龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：苏州异格技术有限公司
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种基于多判别器的CGAN图像转换的FPGA拥塞预测方法及装置，该方法包括：获取图像数据以及噪声数据；其中，图像数据包括：布局后的图像以及电路连接性的图像；利用预先训练好的多判别器的条件生成对抗网络模型对图像数据以及噪声数据进行检测，预测FPGA布线拥塞结果。本发明通过布局后的图像以及电路连接性的图像，将预测布线拥塞问题构建成一个图像转换问题，输入是布局后的图像，预先训练好的多判别器的条件生成对抗网络模型，输出是拥塞热图，表示布线通道的密度情况，从而能够解决FPGA布线拥塞结果精准预测的难题，降低布线迭代所需耗费的时间，提升FPGA自动布局布线工具的结果质量以及执行效率。
主权项：1.一种基于多判别器的CGAN图像转换的FPGA拥塞预测方法，其特征在于，包括：获取图像数据以及噪声数据；其中，所述图像数据包括：布局后的图像以及电路连接性的图像；利用预先训练好的多判别器的条件生成对抗网络模型对图像数据以及噪声数据进行检测，预测FPGA布线拥塞结果；多判别器的条件生成对抗网络模型包括：生成器以及判别器组，所述判别器组包括多个判别器；其中，利用预先训练好的多判别器的条件生成对抗网络模型对图像数据以及噪声数据进行检测，预测FPGA布线拥塞结果，包括：利用生成器对图像数据以及噪声数据进行映射，得到伪造图像数据；利用所述判别器组检测所述伪造图像数据是否符合预设条件；若所述伪造图像数据符合预设条件，利用所述判别器组预测FPGA布线拥塞结果；构建多判别器的条件生成对抗网络模型的过程，包括：获取图像数据训练集；将所述图像数据训练集输入生成器，以使所述生成器利用预先设定的噪声分布，生成多个样本图像数据，并固定生成器；基于生成器以及所述多个判别器，构建判别器的多判别器的条件生成对抗网络模型和多判别器的条件生成对抗网络模型的损失函数；基于所述损失函数、样本图像数据以及图像数据训练集，对所述多判别器的条件生成对抗网络模型进行训练，得到训练好的多判别器的条件生成对抗网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州异格技术有限公司 基于多判别器的CGAN图像转换的FPGA拥塞预测方法及装置
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号