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# 后续工作
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本文档整合了 RoRD 项目的优化待办清单和训练需求，用于规划未来的开发和实验工作。
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## RoRD 项目优化待办清单
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本文档旨在为 RoRD (Rotation-Robust Descriptors) 项目提供一系列可行的优化任务。各项任务按优先级和模块划分，您可以根据项目进度和资源情况选择执行。
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### 一、 数据策略与增强 (Data Strategy & Augmentation)
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> *目标：提升模型的鲁棒性和泛化能力，减少对大量真实数据的依赖。*
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- [ ] **引入弹性变形 (Elastic Transformations)**
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- **✔️ 价值**: 模拟芯片制造中可能出现的微小物理形变，使模型对非刚性变化更鲁棒。
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- **📝 执行方案**:
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1. 添加 `albumentations` 库作为项目依赖。
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2. 在 `train.py` 的 `ICLayoutTrainingDataset` 类中，集成 `A.ElasticTransform` 到数据增强管道中。
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- [ ] **创建合成版图数据生成器**
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- **✔️ 价值**: 解决真实版图数据获取难、数量少的问题，通过程序化生成大量多样化的训练样本。
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- **📝 执行方案**:
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1. 创建一个新脚本，例如 `tools/generate_synthetic_layouts.py`。
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2. 利用 `gdstk` 库 编写函数，程序化地生成包含不同尺寸、密度和类型标准单元的 GDSII 文件。
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3. 结合 `tools/layout2png.py` 的逻辑，将生成的版图批量转换为 PNG 图像，用于扩充训练集。
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### 二、 模型架构 (Model Architecture)
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> *目标：提升模型的特征提取效率和精度，降低计算资源消耗。*
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- [ ] **实验更现代的骨干网络 (Backbone)**
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- **✔️ 价值**: VGG-16 经典但效率偏低。新架构（如 ResNet, EfficientNet）能以更少的参数量和计算量达到更好的性能。
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- **📝 执行方案**:
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1. 在 `models/rord.py` 中，修改 `RoRD` 类的 `__init__` 方法。
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2. 使用 `torchvision.models` 替换 `vgg16`。可尝试 `models.resnet34(pretrained=True)` 或 `models.efficientnet_b0(pretrained=True)` 作为替代方案。
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3. 相应地调整检测头和描述子头的输入通道数。
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- [ ] **集成注意力机制 (Attention Mechanism)**
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- **✔️ 价值**: 引导模型自动关注版图中的关键几何结构（如边角、交点），忽略大面积的空白或重复区域，提升特征质量。
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- **📝 执行方案**:
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1. 寻找一个可靠的注意力模块实现，如 CBAM 或 SE-Net。
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2. 在 `models/rord.py` 中，将该模块插入到 `self.backbone` 和两个 `head` 之间。
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### 三、 训练与损失函数 (Training & Loss Function)
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> *目标：优化训练过程的稳定性，提升模型收敛效果。*
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- [ ] **实现损失函数的自动加权**
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- **✔️ 价值**: 当前检测损失和描述子损失是等权重相加，手动调参困难。自动加权可以使模型自主地平衡不同任务的优化难度。
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- **📝 执行方案**:
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1. 参考学术界关于“多任务学习中的不确定性加权” (Uncertainty Weighting) 的论文。
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2. 在 `train.py` 中，将损失权重定义为两个可学习的参数 `log_var_a` 和 `log_var_b`。
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3. 将总损失函数修改为 `loss = torch.exp(-log_var_a) * det_loss + log_var_a + torch.exp(-log_var_b) * desc_loss + log_var_b`。
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4. 将这两个新参数加入到优化器中进行训练。
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- [ ] **实现基于关键点响应的困难样本采样**
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- **✔️ 价值**: 提升描述子学习的效率。只在模型认为是“关键点”的区域进行采样，能让模型更专注于学习有区分度的特征。
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- **📝 执行方案**:
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1. 在 `train.py` 的 `compute_description_loss` 函数中。
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2. 获取 `det_original` 的输出图，进行阈值处理或 Top-K 选择，得到关键点的位置坐标。
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3. 使用这些坐标，而不是 `torch.linspace` 生成的网格坐标，作为采样点来提取 `anchor`、`positive` 和 `negative` 描述子。
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### 四、 推理与匹配 (Inference & Matching)
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> *目标：大幅提升大尺寸版图的匹配速度和多尺度检测能力。*
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- [ ] **将模型改造为特征金字塔网络 (FPN) 架构**
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- **✔️ 价值**: 当前的多尺度匹配需要多次缩放图像并推理，速度慢。FPN 只需一次推理即可获得所有尺度的特征，极大加速匹配过程。
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- **📝 执行方案**:
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1. 修改 `models/rord.py`，从骨干网络的不同层级（如 VGG 的 `relu2_2`, `relu3_3`, `relu4_3`）提取特征图。
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2. 添加上采样和横向连接层来融合这些特征图，构建出特征金字塔。
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3. 修改 `match.py`，使其能够直接从 FPN 的不同层级获取特征，替代原有的图像金字塔循环。
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- [ ] **在滑动窗口匹配后增加关键点去重**
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- **✔️ 价值**: `match.py` 中的滑动窗口在重叠区域会产生大量重复的关键点，增加后续匹配的计算量并可能影响精度。
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- **📝 执行方案**:
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1. 在 `match.py` 的 `extract_features_sliding_window` 函数返回前。
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2. 实现一个非极大值抑制 (NMS) 算法。
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3. 根据关键点的位置和检测分数（需要模型输出强度图），对 `all_kps` 和 `all_descs` 进行过滤，去除冗余点。
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### 五、 代码与项目结构 (Code & Project Structure)
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> *目标：提升项目的可维护性、可扩展性和易用性。*
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- [ ] **迁移配置到 YAML 文件**
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- **✔️ 价值**: `config.py` 不利于管理多组实验配置。YAML 文件能让每组实验的参数独立、清晰，便于复现。
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- **📝 执行方案**:
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1. 创建一个 `configs` 目录，并编写一个 `base_config.yaml` 文件。
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2. 引入 `OmegaConf` 或 `Hydra` 库。
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3. 修改 `train.py` 和 `match.py` 等脚本，使其从 YAML 文件加载配置，而不是从 `config.py` 导入。
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- [ ] **代码模块解耦**
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- **✔️ 价值**: `train.py` 文件过长，职责过多。解耦能使代码结构更清晰，符合单一职责原则。
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- **📝 执行方案**:
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1. 将 `ICLayoutTrainingDataset` 类从 `train.py` 移动到 `data/ic_dataset.py`。
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2. 创建一个新文件 `losses.py`，将 `compute_detection_loss` 和 `compute_description_loss` 函数移入其中。
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### 六、 实验跟踪与评估 (Experiment Tracking & Evaluation)
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> *目标：建立科学的实验流程，提供更全面的模型性能度量。*
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- [ ] **集成实验跟踪工具 (TensorBoard / W&B)**
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- **✔️ 价值**: 日志文件不利于直观对比实验结果。可视化工具可以实时监控、比较多组实验的损失和评估指标。
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- **📝 执行方案**:
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1. 在 `train.py` 中，导入 `torch.utils.tensorboard.SummaryWriter`。
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2. 在训练循环中，使用 `writer.add_scalar()` 记录各项损失值。
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3. 在验证结束后，记录评估指标和学习率等信息。
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- [ ] **增加更全面的评估指标**
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- **✔️ 价值**: 当前的评估指标 主要关注检测框的重合度。增加 mAP 和几何误差评估能更全面地衡量模型性能。
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- **📝 执行方案**:
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1. 在 `evaluate.py` 中，实现 mAP (mean Average Precision) 的计算逻辑。
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2. 在计算 IoU 匹配成功后，从 `match_template_multiscale` 返回的单应性矩阵 `H` 中，分解出旋转/平移等几何参数，并与真实变换进行比较，计算误差。
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## 训练需求
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### 1. 数据集类型
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* **格式**: 训练数据为PNG格式的集成电路 (IC) 版图图像。这些图像可以是二值化的黑白图，也可以是灰度图。
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* **来源**: 可以从 GDSII (.gds) 或 OASIS (.oas) 版图文件通过光栅化生成。
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* **内容**: 数据集应包含多种不同区域、不同风格的版图，以确保模型的泛化能力。
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* **标注**: **训练阶段无需任何人工标注**。模型采用自监督学习，通过对原图进行旋转、镜像等几何变换来自动生成训练对。
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### 2. 数据集大小
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* **启动阶段 (功能验证)**: **100 - 200 张** 高分辨率 (例如：2048x2048) 的版图图像。这个规模足以验证训练流程是否能跑通，损失函数是否收敛。
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* **初步可用模型**: **1,000 - 2,000 张** 版图图像。在这个数量级上，模型能学习到比较鲁棒的几何特征，在与训练数据相似的版图上取得不错的效果。
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* **生产级模型**: **5,000 - 10,000+ 张** 版图图像。要让模型在各种不同工艺、设计风格的版图上都具有良好的泛化能力，需要大规模、多样化的数据集。
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训练脚本 `train.py` 会将提供的数据集自动按 80/20 的比例划分为训练集和验证集。
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### 3. 计算资源
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* **硬件**: **一块支持 CUDA 的 NVIDIA GPU 是必需的**。考虑到模型的 VGG-16 骨干网络和复杂的几何感知损失函数，使用中高端 GPU 会显著提升训练效率。
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* **推荐型号**:
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* **入门级**: NVIDIA RTX 3060 / 4060
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* **主流级**: NVIDIA RTX 3080 / 4070 / A4000
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* **专业级**: NVIDIA RTX 3090 / 4090 / A6000
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* **CPU 与内存**: 建议至少 8 核 CPU 和 32 GB 内存，以确保数据预处理和加载不会成为瓶颈。
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### 4. 显存大小 (VRAM)
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根据配置文件 `config.py` 和 `train.py` 中的参数，可以估算所需显存：
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* **模型架构**: 基于 VGG-16。
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* **批次大小 (Batch Size)**: 默认为 8。
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* **图像块大小 (Patch Size)**: 256x256。
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综合以上参数，并考虑到梯度和优化器状态的存储开销，**建议至少需要 12 GB 显存**。如果显存不足，需要将 `BATCH_SIZE` 减小 (例如 4 或 2)，但这会牺牲训练速度和稳定性。
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### 5. 训练时间估算
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假设使用一块 **NVIDIA RTX 3080 (10GB)** 显卡和 **2,000 张** 版图图像的数据集：
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* **单个 Epoch 时间**: 约 15 - 25 分钟。
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* **总训练时间**: 配置文件中设置的总轮数 (Epochs) 为 50。
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* `50 epochs * 20 分钟/epoch ≈ 16.7 小时`
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* **收敛时间**: 项目引入了早停机制 (patience=10)，如果验证集损失在 10 个 epoch 内没有改善，训练会提前停止。因此，实际训练时间可能在 **10 到 20 小时** 之间。
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### 6. 逐步调优时间
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调优是一个迭代过程，非常耗时。根据 `TRAINING_STRATEGY_ANALYSIS.md` 文件中提到的优化点 和进一步优化建议，调优阶段可能包括：
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* **数据增强策略探索 (1-2周)**: 调整尺度抖动范围、亮度和对比度参数，尝试不同的噪声类型等。
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* **损失函数权重平衡 (1-2周)**: `loss_function.md` 中提到了多种损失分量（BCE, SmoothL1, Triplet, Manhattan, Sparsity, Binary），调整它们之间的权重对模型性能至关重要。
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* **超参数搜索 (2-4周)**: 对学习率、批次大小、优化器类型 (Adam, SGD等)、学习率调度策略等进行网格搜索或贝叶斯优化。
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* **模型架构微调 (可选，2-4周)**: 尝试不同的骨干网络 (如 ResNet)、修改检测头和描述子头的层数或通道数。
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**总计，要达到一个稳定、可靠、泛化能力强的生产级模型，从数据准备到最终调优完成，预计需要 1 个半到 3 个月的时间。**
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