[发明专利]集成电路版图热点检测网络训练及热点检测方法

权利要求书

1.一种集成电路版图热点检测网络训练及热点检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

获取模型训练数据集，所述模型训练数据集包括热点版图与非热点版图；

依据所述模型训练数据集的热点版图与非热点版图进行特征提取训练获得特征提取卷积神经网络，所述特征提取卷积神经网络包括特征模型；

依据所述特征模型进行候选框提取训练获得候选框提取卷积神经网络，所述候选框提取卷积神经网络包括候选框模型；

依据所述特征模型及所述候选框模型进行热点版图提取训练获得热点范围提取卷积神经网络，所述热点范围提取卷积神经网络包括热点范围模型；

获取待检测的集成电路版图，依据所述特征提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的特征图，依据所述候选框提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的的候选框模型，依据所述热点范围提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的热点检测结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：在依据所述模型训练数据集的热点版图与非热点版图进行特征提取训练获得特征提取卷积神经网络的步骤之前，所述方法还包括对所述模型训练数据集的热点版图进行数据增强以协调所述热点版图与非热点版图之间的差距。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述对所述模型训练数据集的热点版图进行数据增强的步骤包括对所述模型训练数据集的热点版图进行旋转、反射、及/或平移准换。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：提供待检测的集成电路版图的步骤中，所述待检测的集成电路版图以图片像素点的方式输入。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述热点范围提取卷积神经网络与所述候选框提取卷积神经网络共享所述特征提取卷积神经网络。

6.一种集成电路版图热点检测网络训练方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

获取模型训练数据集，所述模型训练数据集包括热点版图与非热点版图；

依据所述模型训练数据集的热点版图与非热点版图进行特征提取训练获得特征提取卷积神经网络，所述特征提取卷积神经网络包括特征模型；

依据所述特征模型进行候选框提取训练获得候选框提取卷积神经网络，所述候选框提取卷积神经网络包括候选框模型；

依据所述特征模型及所述候选框模型进行热点版图提取训练获得热点范围提取卷积神经网络，所述热点范围提取卷积神经网络包括热点范围模型，所述热点范围提取卷积神经网络用于输出待检测的集成电路版图的热点检测结果。

7.一种集成电路版图的热点检测方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：

获取待检测的集成电路版图，依据特征提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的特征图，依据候选框提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的的候选框模型，依据热点范围提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的热点检测结果。

8.一种电子装置，其特征在于：所述电子装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序所述计算机程序在被所述处理器执行时实现权利要求1-7项任意一项所述的方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7项任意一项所述的方法的步骤。

10.一种集成电路版图热点检测网络训练及热点检测系统，其特征在于：所述系统包括：

特征提取模块，用于获取具有热点版图与非热点版图的模型训练数据集以及依据所述模型训练数据集的热点版图与非热点版图进行特征提取训练获得特征提取卷积神经网络，所述特征提取卷积神经网络包括特征模型；

候选框提取模块，用于依据所述特征模型进行候选框提取训练获得候选框提取卷积神经网络，所述候选框提取卷积神经网络包括候选框模型；

分类与回归模块，用于依据所述特征模型及所述候选框模型进行热点版图提取训练获得具有热点范围模型的热点范围提取卷积神经网络、获取待检测的集成电路版图、依据所述特征提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的特征图、依据所述候选框提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的的候选框模型、以及依据所述热点范围提取卷积神经网络获得所述待检测的集成电路版图的热点检测结果。