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基于傳統圖像處理技術與流水線方式的化學結構圖像識別方法通常依賴于人工設計的特征，導致識別準確率較低。針對該問題，提岀一種基于空間注意力機制與通道注意力機制的化學結構圖像識別方法。將化學結構識別視為序列生成任務，采用卷積神經網絡（CNN）與長短期記憶（LSTM）網絡相結合的深度神經網絡模型實現化學結構圖像到 SMILES序列的轉換。該深度神經網絡模型由編碼和解碼兩部分組成，編碼部分使用CNN提取化學結構圖像特征，解碼部分融合雙路注意力機制與LSTM網絡生成 SMILES序列。實驗結果表明，該方法在BeamSize為3的情況下，識別準確率和BLEU4值分別為81.63%和0，937，明顯優于無注意力機制和單注意力機制的化學結構圖像識別方法。
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