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基于有意义分割的三维模型简化方法研究的中期报告
本文旨在介绍基于有意义分割的三维模型简化方法的研究进展，并总结中期报告。
首先，我们回顾了三维模型简化的现有方法，包括基于保持外观特性的方法、基于错误度量的方法和基于多分辨率的方法。但是，现有方法仅关注模型的几何形状，并没有考虑其语义信息，因此在简化具有语义信息的三维模型时存在一定的局限性。
随后，我们提出了一种基于有意义分割的三维模型简化方法。该方法利用深度学习技术对三维模型进行语义分割，然后根据分割结果对模型进行简化。具体来说，我们采用语义分割结果中的类别标签来指导简化过程。对于重要的部分，我们保留尽可能多的几何细节，而对于不重要的部分，我们则可以采用更简单的几何结构来近似。通过这种方式，我们可以有效地保持模型的几何细节和语义信息，同时实现高效的模型简化。
最后，我们进行了初步的实验验证，结果表明，我们的方法可以在保持模型准确性和美感的同时实现高效的简化。我们还计划在后续研究中进一步提高方法的准确性和稳定性，并扩展到更广泛的应用中。