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摘要：本发明公开了一种基于双流图神经网络的矢量化粗糙平面图分割方法，首先基于已知的粗糙平面图，同时考虑基于墙体结构和区域布局之间的空间关系的分割，构建两个矢量平面图即原始图和对偶图；然后以原始图和对偶图的顶点和边属性作为输入特征，计算得到双流图的顶点和边的嵌入特征，将其馈送到双流图神经网络中，以学习高级语义特征；最后利用双流图神经网络实现边界线分类和多边形区域分类。本发明提出了一个直接处理矢量图形的双流图神经网络，并将问题转化为房间边界分类和分区区域分类的双重任务。同时设计了一种新型调制GAT层，以实现两流之间的有效交互，从而使得它们的相互增强。本发明提供的方法具有卓越的性能，可用于产生更规则和完整的平面图分割。
主权项：1.一种基于双流图神经网络的矢量化粗糙平面图分割方法，其特征在于，包括步骤如下：步骤一、基于已知的粗糙平面图，同时考虑基于墙体结构和区域布局之间的空间关系的分割，构建两个矢量平面图即原始图和对偶图；步骤二、以原始图和对偶图的顶点和边属性作为输入特征，计算得到双流图的顶点和边的嵌入特征；步骤三、在得到两个图的嵌入特征后，将其馈送到双流图神经网络中，以学习高级语义特征；利用双流图神经网络实现边界线分类和多边形区域分类。
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于双流图神经网络的矢量化粗糙平面图分割方法
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