基于Faster R-CNN的光刻热点检测

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光刻热点检测是集成电路可制造性设计的一项重要环节.已有研究将卷积神经网络应用于光刻热点的检测,但在卷积运算的重复性、检测结果准确度等方面存在较多问题.为了解决上述问题,提出一种基于Faster R-CNN并结合在线难例挖掘和软性非极大值抑制的光刻热点检测算法.采用ICCAD 2012 Contest的版图基准作为验证载体.实验结果表明,该算法能有效提高检测的精度和效率,平均检测耗时为0.6 h/mm2,召回率为96.1%,精确率可达40.3%.
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