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。