A 3D mesh segmentation algorithm based on graph attention network(基于图注意力网络的三维网格分割算法)

Abstract

针对三维网格模型分割质量提升问题，提出了感知几何的图注意力网络。首先，定义了感知几何的图注意力系数，利用节点之间的边特征扩展由网络学习得到的注意力系数，引入与节点局部几何信息相关的注意力系数，更好地反映节点之间的相似性。然后，通过调整网络架构，将三维网格模型的几何特征与标签信息共同作为图注意力网络的输入，使标签信息参与网络训练和验证，并通过残差形式的线性连接实现网络的更稳定输出。大量实验结果表明，本文算法能够获得精确的分割边界，其在PSB数据集上的分割准确率较现有经典算法提升约2个百分点，也取得了更好的兰德指数。同时，通过消融实验验证了算法的合理性。