DECIMER-Image-Segmentation

从论文插图自动切出化学结构式

开源 🏷️定价信息待确认 ⏳ 访问状态待核验 计算机视觉 🍴 复刻 38 🐛 待处理 1 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 156
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

DECIMER-Image-Segmentation 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类计算机视觉
开发团队Kohulan
官网地址https://decimer.ai
定价模式🏷️定价信息待确认
价格说明定价信息待确认
访问状态⏳ 访问状态待核验
是否开源是
开源协议MIT
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型chemical-structure,decimer-segmentation,deep-learning,segmented-images,segmented-structure-depictions
GitHub 星标★ 156
上线时间2020-06-01 00:00:00
代码更新2026-10-25
仓库体积124.1 MB
本站数据更新2026-10-29
维护状态活跃
收录时间2026-10-29
浏览次数0

项目介绍

DECIMER-Image-Segmentation 是面向化学文献的深度学习图像分割工具,专门从期刊文章插图中定位并切分出化学结构式。科研人员常需从论文 PDF 或截图中提取结构图再转成可编辑格式,人工裁剪费时且易漏,本工具用训练好的分割模型自动识别图中化学结构区域并输出分割掩码与裁剪图,为后续结构识别(如 DECIMER 光学化学结构识别)提供干净输入。项目以 Jupyter Notebook 组织,提供预训练权重与示例流程,适合批量处理文献图像、构建化学结构数据集或作为结构提取流水线的一环。核心能力包括结构式区域检测、像素级分割、多结构图批量切分,以及与 DECIMER 系列工具衔接。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-10-29 · 当前星标 ★ 156

技术标签

核心亮点

  • 提供预训练分割模型与 Notebook 示例,开箱即可跑通文献图像切分流程
  • 像素级分割而非简单矩形裁剪,能处理一图多结构、结构重叠或倾斜排版
  • 与 DECIMER 光学化学结构识别工具链衔接,切分结果可直接进入结构转 SMILES 流程

不足之处

  • 仅覆盖检测与分割环节,结构式转可编辑化学格式需搭配其他模型
  • 以 Notebook 为主,缺少封装好的命令行或服务接口,工程集成需自行改造

适用场景

  • 批量从化学期刊 PDF 截图中提取结构式并整理成图像数据集
  • 为化学结构识别模型准备训练数据,自动生成分割标注
  • 构建文献化学信息抽取流水线的前处理环节

替代项目

MolScribe、DECIMER、OSRA

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