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龙图腾网获悉浙江大学;浙江创芯集成电路有限公司申请的专利一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119941734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510430486.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置是由王科;任堃;高大为设计研发完成，并于2025-04-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置，包括采集电路版图图像，构建包含光刻版图热点和无热点的样本数据集；使用生成对抗网络对热点样本进行混合数据增强；使用改进后的数据集对热点检测网络进行训练；将待检测版图输入到训练好的热点检测网络中，得到热点检测结果。本发明生成对抗网络提出混合数据增强方法用于生成更多的光刻热点版图样本，有效解决样本数量分布严重不平衡的问题，提高GAN网络的训练稳定性和生成特征齐全、高质量辅助样本的能力；改进的热点检测网络减小了计算量，能解决模型参数过多，训练数据集有限情况下容易过拟合、梯度离散导致难以对模型进行优化的问题。

本发明授权一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的光刻热点检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、采集电路版图图像，构建包含光刻版图热点和无热点的样本数据集； S2、使用生成对抗网络对热点样本进行混合数据增强； S3、使用改进后的数据集对热点检测网络进行训练；所述热点检测网络为GoogLeNet模型，由两个7×7卷积块、3×3最大池化块、两个3×3卷积块、3×3最大池化块，四个改进的Inception模块、一个7×7最大池化层、一个全连接层、一个soft-max层逐次连接而成；此外，四个改进的Inception模块还将输出合并后输入到7×7最大池化层中； 所述改进的Inception中包括四个主分支，第一个主分支中仅包括1×1卷积，第二个主分支中包括1×1卷积和3×3卷积依次连接组成的主干，并在3×3卷积后连接了1×3卷积和3×1卷积两个子分支；第三个主分支中包括了1×1卷积组成的主干和在1×1卷积后连接的两个子分支，每个子分支中均为1×3卷积；第四个主分支中包括了依次连接的3×3卷积和1×1卷积；将所有通道的数据拼接合并用于下一层输入； S4、将待检测版图输入到训练好的热点检测网络中，得到热点检测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江大学;浙江创芯集成电路有限公司，其通讯地址为：310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。