# AAGNet

**Repository Path**: creasson/aagnet

## Basic Information

- **Project Name**: AAGNet
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-01-30
- **Last Updated**: 2026-03-26

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README


AAGNet/
├── dataset/          # 数据集生成、gAAG提取
│   ├── AAGExtractor.py  # gAAG提取核心工具
│   ├── main.py          # 合成加工特征数据集生成
│   └── README.md        # 数据集相关说明
├── models/           # 模型架构定义
│   ├── encoders.py      # 图编码器（AAGNetGraphEncoder）
│   ├── segmentors.py    # 单任务分割模型（语义分割）
│   ├── inst_segmentors.py # 多任务分割模型（语义+实例+底部）
│   ├── decoders.py      # 解码器（实例分割）
│   └── layers.py        # 基础层（MLP、消息传递模块）
├── engine/           # 训练/测试脚本
│   ├── seg_trainer.py   # MFCAD/MFCAD++单任务训练
│   ├── inst_trainer.py  # MFInstSeg多任务训练
│   └── inst_test.py     # MFInstSeg多任务测试
├── dataloader/       # 数据集加载器（如MFInstSeg）
├── utils/            # 辅助工具（随机种子、指标计算）
├── docs/             # 文档/架构图
├── environment.yml   # 环境依赖配置
└── README.md         # 项目总览

（1）gAAG 提取模块（dataset/AAGExtractor.py）
基于pythonocc-core（OCC 库）解析 STEP 格式的 CAD 模型，核心逻辑：
拓扑校验：通过TopologyChecker校验 CAD 模型的合法性（闭合性、流形性、唯一共边等），过滤拓扑错误的模型。
属性提取：
面（节点）：提取几何类型（平面 / 圆柱面等）、质心坐标、UV 网格采样等属性；
边（邻接）：提取曲线类型（直线 / 圆等）、凸性、UV 网格采样等属性。
图构建：以面为节点、面间邻接为边，整合面 / 边属性构建 gAAG 图结构。

加工特征识别（MFR）是计算机辅助工艺规划（CAPP）的关键步骤，AAGNet 聚焦解决传统 MFR 方法对 CAD 模型拓扑 / 几何信息利用不足、多任务协同性差的问题，基于几何属性邻接图（gAAG） 表征 B-Rep 模型，通过多任务 GNN 实现高精度的加工特征识别。
2. 核心创新
gAAG 表征：提出 Geometric Attributed Adjacency Graph（几何属性邻接图），将 B-Rep 模型的拓扑（面 / 边邻接关系）、几何（面 / 边类型、质心等）、扩展属性（UV 网格采样）融合为图结构，适配 CAD 模型的非结构化特点。
多任务 GNN 架构：单模型同时完成加工特征的语义分割、实例分割、底部识别，共享图编码器特征，提升任务间信息复用效率。
拓扑校验机制：针对 CAD 模型的拓扑缺陷（如非流形、未闭合），设计拓扑校验模块，保证输入数据的有效性。


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https://blog.csdn.net/m0_71035476/article/details/156278096