申请/专利权人：苏州异格技术有限公司

申请日：2023-07-10

公开（公告）日：2024-04-30

公开（公告）号：CN116738911B

主分类号：G06F30/347

分类号：G06F30/347;G06F30/327;G06N3/0475;G06N3/094;G06V10/774;G06V10/82

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.30#授权;2023.09.29#实质审查的生效;2023.09.12#公开

摘要：本申请是关于涉及布线拥塞预测技术领域，具体涉及布线拥塞预测方法、装置及计算机设备，该方法包括获取历史布局图像的网表数据、布局方案数据及布线拥塞数据，并分别进行图像特征编码；根据图像特征编码结果，生成历史布局图像图像转换后的目标布局图像及目标拥塞图像；将目标布局图像及目标拥塞图像输入至待训练的布线拥塞预测模型，并对布线拥塞预测模型进行训练，以获取训练后的布线拥塞预测模型；获取待预测布局图像，并通过训练后的布线拥塞预测模型对待预测布局图像进行布线拥塞预测，以获取待预测布局图像的布线拥塞预测结果。上述方案解决了现有的布线拥塞预测存在布线流程繁琐，拥塞预测效率低、精确性差的问题。

主权项：1.一种布线拥塞预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取历史布局图像的网表数据、布局方案数据及布线拥塞数据；对所述网表数据、所述布局方案数据及所述布线拥塞数据分别进行图像特征编码，并获取图像特征编码结果；根据所述图像特征编码结果，生成所述历史布局图像图像转换后的目标布局图像及目标拥塞图像；将所述目标布局图像及所述目标拥塞图像输入至待训练的布线拥塞预测模型，并对所述布线拥塞预测模型进行训练，以获取训练后的布线拥塞预测模型；获取待预测布局图像，并通过所述训练后的布线拥塞预测模型对所述待预测布局图像进行布线拥塞预测，以获取所述待预测布局图像的布线拥塞预测结果；所述方法还包括：在进行模型训练时，将布局特征映射到所述待训练的布线拥塞预测模型的输入图像中，并将所述输入图像从特征域映射到待训练的布线拥塞预测模型的输出域；所述布线拥塞预测模型包括适应性判别器及样式编码器，所述适应性判别器用于为多领域图像的每个领域训练出一个独立的判别器，所述样式编码器用于通过学习每个领域的样式编码，将所述输入图像的样式编码转换为目标领域的样式编码，以生成具有目标领域特征的输出图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 苏州异格技术有限公司 布线拥塞预测方法、装置及计算机设备

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