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基于 AI 的集成电路版图识别：RoRD 模型
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# RoRD: 基于 AI 的集成电路版图识别
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描述
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[//]: # (徽章占位符：您可以根据需要添加构建状态、版本号等徽章)
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本项目实现了 RoRD（Rotation-Robust Descriptors）模型，用于集成电路（IC）版图识别。RoRD 是一种先进的局部特征匹配方法，具有旋转鲁棒性，特别适合于 IC 版图，因为它们可能以各种方向出现（0°、90°、180°、270°及其镜像）。项目通过自监督学习和随机旋转增强，解决了数据稀缺性、几何多变性、动态扩展性和结构复杂性等挑战。
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## 📖 描述
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项目包括：
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本项目实现了 **RoRD (Rotation-Robust Descriptors)** 模型，这是一种先进的局部特征匹配方法，专用于集成电路（IC）版图的识别。
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IC 版图在匹配时可能出现多种方向（0°、90°、180°、270° 及其镜像），RoRD 模型通过其旋转鲁棒性设计，能够有效应对这一挑战。 项目采用自监督学习和随机旋转的数据增强策略，旨在解决 IC 版图识别中常见的数据稀缺性、几何多变性、动态扩展性和结构复杂性等问题。
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模型实现：适用于 IC 版图的 RoRD 模型，使用 PyTorch，基于 D2-Net 架构。
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### ✨ 主要功能
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数据加载：自定义数据集类 ICLayoutDataset，用于加载光栅化的 IC 版图图像。
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* **模型实现**：基于 D2-Net 架构，使用 PyTorch 实现了适用于 IC 版图的 RoRD 模型。
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* **数据加载**：提供了自定义的 `ICLayoutDataset` 类，用于加载光栅化的 IC 版图图像。
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* **训练脚本**：通过随机旋转生成训练对，以自监督的方式训练模型，确保其旋转鲁棒性。
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* **评估脚本**：可在验证集上评估模型性能，计算精确率、召回率和 F1 分数。
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* **匹配工具**：使用训练好的模型进行模板匹配，支持多实例检测和匹配结果的可视化。
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训练脚本：通过随机旋转进行自监督训练，确保模型对旋转鲁棒。
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## 🛠️ 安装
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评估脚本：在验证集上评估模型性能，计算精确率、召回率和 F1 分数。
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### 环境要求
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匹配工具：使用训练好的模型进行模板匹配，支持多实例匹配和可视化。
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* Python 3.8 或更高版本
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* CUDA (可选, 推荐用于 GPU 加速)
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### 依赖安装
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安装
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环境要求
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Python 3.8 或更高版本
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CUDA（可选，用于 GPU 加速）
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依赖安装
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使用 uv 安装依赖库：
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推荐使用 `uv` 进行安装：
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```bash
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uv add torch torchvision opencv-python numpy Pillow
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uv lock
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uv sync
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```
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或者使用 pip：
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或者，您也可以使用 `pip`：
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```bash
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pip install torch torchvision opencv-python numpy Pillow
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```
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使用方法
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## 🚀 使用方法
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项目结构
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### 📁 项目结构
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```
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ic_layout_recognition/
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├── data/
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│ ├── ic_dataset.py
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├── utils/
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│ ├── transforms.py
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│ └── ic_dataset.py
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├── models/
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│ ├── rord.py
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│ └── rord.py
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├── utils/
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│ └── transforms.py
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├── train.py
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├── evaluate.py
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├── match.py
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├── requirements.txt
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├── LICENSE.txt
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└── README.md
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```
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### 1. 训练模型
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训练
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运行以下命令训练模型：
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使用以下命令启动模型训练。训练过程采用自监督学习，通过对图像应用随机旋转来生成训练对，从而优化关键点检测和描述子生成。
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```bash
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python train.py --data_dir path/to/layouts --save_dir path/to/save
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```
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| 参数 | 描述 |
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| :--- | :--- |
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| `--data_dir` | **[必需]** 包含 PNG 格式 IC 版图图像的目录。 |
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| `--save_dir` | **[必需]** 训练好的模型权重保存目录。 |
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--data_dir：包含 PNG 格式 IC 版图图像的目录。
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### 2. 评估模型
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--save_dir：模型权重保存目录。训练过程使用自监督学习，通过随机旋转生成训练对，优化关键点检测和描述子生成。
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评估
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运行以下命令评估模型性能：
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使用以下命令在验证集上评估模型的性能。评估脚本会计算基于 IoU 阈值的精确率、召回率和 F1 分数。
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```bash
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python evaluate.py --model_path path/to/model.pth --val_dir path/to/val/images --annotations_dir path/to/val/annotations --templates path/to/templates
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```
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| 参数 | 描述 |
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| :--- | :--- |
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| `--model_path` | **[必需]** 训练好的模型权重 (`.pth`) 文件路径。 |
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| `--val_dir` | **[必需]** 验证集图像目录。 |
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| `--annotations_dir` | **[必需]** 包含真实标注的 JSON 文件目录。 |
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| `--templates` | **[必需]** 模板图像的路径列表。 |
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--model_path：训练好的模型权重路径。
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### 3. 进行模板匹配
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--val_dir：验证集图像目录。
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--annotations_dir：JSON 格式的真实标注目录。
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--templates：模板图像路径列表。评估结果包括精确率、召回率和 F1 分数，基于 IoU（Intersection over Union）阈值。
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模板匹配
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运行以下命令进行模板匹配：
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使用以下命令将模板图像与指定的版图图像进行匹配。匹配过程利用 RoRD 模型提取关键点和描述子，通过互最近邻（MNN）匹配和 RANSAC 几何验证来定位模板。
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```bash
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python match.py --model_path path/to/model.pth --layout_path path/to/layout.png --template_path path/to/template.png --output_path path/to/output.png
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```
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| 参数 | 描述 |
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| :--- | :--- |
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| `--model_path` | **[必需]** 训练好的模型权重 (`.pth`) 文件路径。 |
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| `--layout_path` | **[必需]** 待匹配的版图图像路径。 |
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| `--template_path` | **[必需]** 模板图像路径。 |
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| `--output_path` | **[可选]** 保存可视化匹配结果的路径。 |
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--layout_path：版图图像路径。
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## 📦 数据准备
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--template_path：模板图像路径。
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### 训练数据
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--output_path：可视化结果保存路径（可选）。匹配过程使用 RoRD 模型提取关键点和描述子，通过互最近邻（MNN）匹配和 RANSAC 几何验证，生成边界框并支持多实例匹配。
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* **格式**: PNG 格式的 IC 版图图像，可从 GDSII 或 OASIS 文件光栅化得到。
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* **要求**: 数据集应包含多个版图图像，建议分辨率适中（例如 1024x1024）。
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* **存储**: 将所有训练图像存放在一个目录中（例如 `path/to/layouts`）。
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### 验证数据
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数据准备
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训练数据
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格式：PNG 格式的 IC 版图图像，从 GDSII 或 OASIS 文件光栅化。
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要求：数据集应包含多个版图图像，建议分辨率适中（如 1024x1024）。
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路径：存储在 path/to/layouts 目录中。
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验证数据
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图像：PNG 格式的验证集图像，存储在 path/to/val/images。
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注释：JSON 格式的真实标注，存储在 path/to/val/annotations，示例：{
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* **图像**: PNG 格式的验证集图像，存储在指定目录（例如 `path/to/val/images`）。
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* **模板**: 所有模板图像存储在单独的目录中（例如 `path/to/templates`）。
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* **标注**: 真实标注信息以 JSON 格式提供，文件名需与对应的验证图像一致，并存储在指定目录（例如 `path/to/val/annotations`）。
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JSON 标注文件示例：
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```json
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{
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"boxes": [
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{"template": "template1.png", "x": 100, "y": 200, "width": 50, "height": 50},
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{"template": "template2.png", "x": 300, "y": 400, "width": 60, "height": 60}
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]
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}
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```
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## 🧠 模型架构
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模板：模板图像存储在 path/to/templates，文件名需与注释中的 template 字段一致。
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RoRD 模型基于 D2-Net 架构，并使用 VGG-16 作为其骨干网络。
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模型
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* **检测头**: 用于检测关键点，输出一个概率图。
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* **描述子头**: 生成 128 维的旋转鲁棒描述子，专门为 IC 版图的 8 个离散旋转方向进行了适配。
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RoRD 模型基于 D2-Net 架构，使用 VGG-16 作为骨干网络。它包括：
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模型通过自监督学习进行训练，利用 0° 到 360° 的随机旋转生成训练对，以同时优化关键点的检测重复性和描述子的相似性。
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## 📊 结果
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检测头：用于关键点检测，输出概率图。
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[待补充：请在此处添加预训练模型的链接或基准测试结果。]
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描述子头：生成旋转鲁棒的 128 维描述子，适配 IC 版图的 8 个离散旋转方向。模型通过自监督学习训练，使用随机旋转（0°~360°）生成训练对，优化检测重复性和描述子相似性。
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结果
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[待补充：如果有预训练模型或基准测试结果，请在此列出。例如：]
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预训练模型：[链接](待补充)
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验证集评估指标：精确率：X，召回率：Y，F1 分数：Z
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* **预训练模型**: [链接待补充]
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* **验证集评估指标**:
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* 精确率: X
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* 召回率: Y
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* F1 分数: Z
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## 📄 许可协议
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本项目根据 [Apache License 2.0](LICENSE.txt) 授权。
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Reference in New Issue
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