一种基于深度学习的光刻热点检测方法及装置

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。