基于层次图卷积网络的草图语义分割方法
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摘 要：基于图卷积的草图语义分割方法在图构建与传播过程中是扁平化的，邻域聚集的图卷积无法获得足够的全局信息。提出基于层次图卷积网络的草图语义分割方法，构建不同层次的图对节点特征传播或聚合。另外，为了缓解由于过多的图卷积模块导致训练过程过平滑的问题，引入了随机缩放特征和梯度的正则化方法。与基准的图卷积模型相比，改进的模型在CreativeSketch数据集上比次优的SketchGNN模型，P-Metric平均高出1.42个百分点，C-Metric平均高出2.87个百分点。（剩余80字）
