化学分子结构图像识别数据集_Chemical_Molecular_Structure_Image_Recognition_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：分子结构, 图像识别, SMILES, 机器学习, 化学信息学, 深度学习, 数据集, 分子图像
数据概述：
该数据集包含用于训练和评估化学分子结构图像识别模型的数据，记录了分子对应的 SMILES 字符串及其对应的图像。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定地理范围，适用于全球范围内的化学分子结构研究。
数据维度：数据集包括三个关键字段：Unnamed: 0（索引列，无实际意义）、id（分子ID）和smiles（分子的SMILES表示）。每个 SMILES 字符串对应一个 PNG 图像文件。
数据格式：数据以 CSV 格式提供，包含 SMILES 字符串与图像的对应关系。图像文件为 PNG 格式，图像文件名与 id 字段对应。
来源信息：数据来源于化学信息学相关研究或公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于化学分子结构图像识别、SMILES字符串到图像的生成等研究，以及相关领域的深度学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于化学信息学、计算机辅助药物设计等领域的研究，如分子结构图像的自动生成、分子性质预测、虚拟筛选等。
行业应用：可以为制药、材料科学等行业提供数据支持，特别是在新药研发、材料设计等领域。
决策支持：支持分子结构相关的设计与优化，以及基于图像的分子性质预测。
教育和培训：作为化学信息学、机器学习和深度学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解分子结构与图像之间的关系。
此数据集特别适合用于探索分子结构的视觉表示，以及构建基于图像的分子性质预测模型，帮助用户实现分子结构的可视化、性质预测、药物设计等目标。
