RoRD 项目工作规划报告

📅 日期:2025年9月28日 | 📋 类型:项目规划报告

论文投稿计划与后续优化工作安排

📝论文投稿计划

2026-2027年会议投稿时间线与策略

主要会议时间表

以下是EDA领域主要会议的投稿时间节点,为我们制定投稿策略提供依据:

EDA领域主要会议时间表
会议名称投稿截止结果通知会议召开
ICCAD 5月中下旬 8月上旬 10月底-11月初
DAC 11月中下旬 次年2月底-3月初 次年6月-7月
ASP-DAC 7月中旬 10月中下旬 次年1月下旬
DATE 9月中旬 12月中旬 次年3月-4月

分阶段投稿策略

📌 核心思路

基于论文预计在2026年4月完稿的时间点,我们制定了一个多轮次、有后备的投稿策略。每次投稿后获得的评审意见都将用于下一轮改进,形成正向反馈循环。

分阶段投稿计划详表
阶段时间目标会议策略
第一次尝试 2026年春季 ICCAD 2026 4月完稿,5月投稿,8月获得评审结果
第二次尝试(Plan A) 2026年秋季 DATE 2027 9月投稿,时间紧迫,需明显改进
第二次尝试(Plan B) 2026年秋季 DAC 2027 11月投稿,3个月修改时间充裕
第三次尝试 2027年春季-夏季 ASP-DAC 2028 3-7月修改,7月投稿,论文质量更高
后续计划 2027年后 IEEE TCAD 转投期刊,内容扎实全面

1 第一次尝试:ICCAD 2026(2026年春季)

  • 时间节点:4月完稿 → 5月中下旬投稿 → 8月上旬结果
  • 🎯 策略定位:首要目标,争取一次性命中顶级会议
  • 优势:评审结果8月出,为后续修改留出充足时间

2 第二次尝试:双轨并行(2026年秋季)

Plan A: DATE 2027
  • 📅 9月中旬截止
  • ⚡ 时间紧迫(仅1周修改期)
  • ✨ 适用于5-8月有明显改进的情况
Plan B: DAC 2027 ⭐
  • 📅 11月中下旬截止
  • ✅ 3个月修改时间充裕
  • 🎯 可补充关键实验,提升竞争力

3 第三次尝试:ASP-DAC 2028(2027年春夏)

  • 📊 论文状态:经过两轮顶级会议反馈,质量显著提升
  • 修改窗口:3月-7月(4个月充裕时间)
  • 🎯 策略优势:区域顶级会议,录用率相对更高

🎓 后续计划:转投期刊

如果经过上述多轮投稿后仍未发表,不必担心。此时论文已经过多轮严格审查和深度打磨,内容非常扎实和全面。可以考虑将其整理成更完整的文章,直接投稿到IEEE TCAD等顶级期刊,发挥论文的最大价值。

🔧后续优化工作概览

RoRD项目技术优化路线图

为了提升RoRD模型的性能和实用性,我们规划了六大类优化任务,按照优先级和模块进行组织。以下是各模块的任务清单和完成状态:

已完成 Completed
待处理 Pending
高优先级 High Priority
中优先级 Medium Priority
低优先级 Low Priority

📊 数据策略与增强

引入弹性变形

模拟芯片制造中的微小物理形变

创建合成版图数据生成器

解决真实数据稀缺问题

🏗️ 模型架构

实验现代骨干网络

ResNet/EfficientNet替代VGG-16

集成注意力机制

关注关键几何结构,提升特征质量

🎓 训练与损失函数

实现损失函数自动加权

自动平衡多任务优化难度

困难样本采样

提升描述子学习效率

⚡ 推理与匹配

特征金字塔网络(FPN)

一次推理获得所有尺度特征

关键点去重(NMS)

去除滑动窗口重复关键点

📦 代码与项目结构

迁移配置到YAML

便于管理多组实验配置

代码模块解耦

提升可维护性

📈 实验跟踪与评估

集成TensorBoard/W&B

实时监控实验结果

增加mAP评估指标

更全面的性能度量

📊数据策略与增强

提升模型鲁棒性和泛化能力

🎯 模块目标

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。

引入弹性变形 (Elastic Transformations)

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。

执行方案:

  1. 添加 albumentations 库作为项目依赖
  2. train.pyICLayoutTrainingDataset 类中集成
  3. 配置 A.ElasticTransform 到数据增强管道

创建合成版图数据生成器

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。

执行方案:

  1. 创建新脚本 tools/generate_synthetic_layouts.py
  2. 利用 gdstk 库程序化生成GDSII文件
  3. 结合 tools/layout2png.py 批量转换为PNG图像

🏗️模型架构优化

提升特征提取效率和精度

🎯 模块目标

提升模型的特征提取效率和精度,降低计算资源消耗。

实验更现代的骨干网络 (Backbone)

价值:VGG-16经典但效率偏低。ResNet、EfficientNet等新架构能以更少的参数量和计算量达到更好的性能。

执行方案:

  1. models/rord.py 中修改 RoRD 类的 __init__ 方法
  2. 使用 torchvision.models 替换 vgg16
  3. 尝试 resnet34efficientnet_b0
  4. 调整检测头和描述子头的输入通道数

集成注意力机制 (Attention Mechanism)

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。

执行方案:

  1. 选择可靠的注意力模块实现(CBAM或SE-Net)
  2. models/rord.py 中插入注意力模块
  3. 将模块放在 self.backbone 和两个 head 之间

💻训练资源需求

硬件配置与时间估算

资源配置表

RoRD模型训练资源需求清单
资源类型需求规格说明
数据集(启动阶段) 100-200张 高分辨率版图,功能验证
数据集(初步可用) 1,000-2,000张 学习鲁棒几何特征
数据集(生产级) 5,000-10,000+张 各种工艺、设计风格
GPU(入门级) RTX 3060/4060 基础训练需求
GPU(主流级) RTX 3080/4070 推荐配置
GPU(专业级) RTX 3090/4090/A6000 最佳性能
显存需求 ≥12GB Batch Size=8, Patch=256x256
CPU/内存 8核/32GB 数据预处理不成瓶颈

时间估算与调优计划

训练时间与调优周期估算
训练阶段时间估算说明
单个Epoch 15-25分钟 RTX 3080, 2000张图像
总训练时间 16.7小时 50 epochs @ 20分钟/epoch
实际收敛时间 10-20小时 早停机制(patience=10)
数据增强调优 1-2周 调整尺度、亮度、噪声参数
损失函数权重 1-2周 平衡BCE/Triplet/Manhattan等
超参数搜索 2-4周 学习率、批次大小、优化器
模型架构微调 2-4周 尝试不同骨干网络
**总调优时间** **1.5-3个月** **达到生产级模型**

⚠️ 关键资源说明

  • 显存要求:至少12GB显存(Batch Size=8)。若显存不足,需减小Batch Size至4或2,但会牺牲训练速度和稳定性。
  • 数据集规模:启动阶段100-200张即可验证流程,生产级模型需要5,000-10,000+张以确保泛化能力。
  • 总调优周期:从数据准备到最终调优完成,预计需要1.5到3个月的时间达到生产级模型。
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