[发明专利]一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法有效
| 申请号： | 202010419502.3 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111709293B | 公开（公告）日： | 2023-10-03 |
| 发明（设计）人： | 王毅刚;邵锦涛 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/413;G06V30/148;G06V10/26;G06V30/19;G06V10/764;G06N3/0464;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ResUNet神经网络的化学结构式分割方法。本发明步骤如下：步骤(1)构造训练集T，训练集T包括手动标注训练集T‑1和自动生成训练集T‑2两部分；步骤(2)将训练集T送入ResUNet神经网络进行训练，达到训练指定次数或者Loss曲线不再下降且精度不再提高为止，将训练好的ResUNet神经网络模型保存；步骤(3)使用步骤(2)中训练好的ResUNet神经网络模型对化学结构式进行分割。本发明在ResUNet神经网络基础上，提出一种改进的ResUNet神经网络，同时，提出一种自动生成大量化学结构式训练集的方法进行训练集的生成，从而使ResUNet神经网络能够对化学结构式进行分割，达到以大量数据提升神经网络识别精度的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 resunet 神经网络 化学 结构式 分割 方法 | ||
【主权项】：
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