Mesh Mamba Dataset

该数据集是一个全面的网格显著性数据集，首次系统地捕捉了在纹理和非纹理视觉条件下显著性分布的差异。

This dataset is a comprehensive grid-based saliency dataset that systematically captures, for the first time, the differences in saliency distributions between textured and non-textured visual conditions.

原始信息汇总

Mesh Mamba数据集概述

数据集基本信息

• 名称: Mesh Mamba数据集
• 用途: 用于研究几何结构和纹理在视觉注意力形成中的交互作用
• 特点:
  • 首个系统捕捉纹理和非纹理视觉条件下显著分布差异的网格显著数据集
  • 包含纹理和非纹理条件下的视觉注意力数据

数据集内容

• 数据类型: 3D网格数据（包含纹理和非纹理条件）
• 数据准备:
  • 数据集下载地址: https://drive.google.com/drive/folders/1he9DBx4uRoDg-Fx_2Ec769o4JNc8fqIS?usp=sharing
  • 数据预处理脚本: get_neighbor_ringn.py

相关论文

• 主论文: Mesh Mamba: A Unified State Space Model for Saliency Prediction in Non-Textured and Textured Meshes
• 基础技术:
  • Mamba: 论文, 代码
  • Vision Mamba: 论文, 代码
  • Mamba3D: 论文, 代码

引用信息

bibtex @article{zhang2025mesh, title={Mesh Mamba: A Unified State Space Model for Saliency Prediction in Non-Textured and Textured Meshes}, author={Zhang, Kaiwei and Zhu, Dandan and Min, Xiongkuo and Zhai, Guangtao}, journal={arXiv preprint arXiv:2504.01466}, year={2025} }

发布状态

• [x] 数据集已发布
• [ ] 训练和评估代码待发布
• [ ] 预训练权重待发布

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在三维视觉研究领域，Mesh Mamba数据集的构建开创性地融合了几何结构与纹理特征的双重视觉维度。研究团队通过系统化采集非纹理与纹理条件下的网格显著性数据，采用多模态数据融合技术，将眼动追踪实验获得的视觉注意力数据与高精度三维网格模型进行空间对齐。数据预处理阶段运用了基于环形邻域的特征提取算法，通过get_neighbor_ringn.py脚本实现拓扑结构的规范化处理，确保几何特征与纹理信息的协调统一。

特点

该数据集最显著的特征在于其双模态设计架构，同时包含原始网格数据与纹理映射版本，为研究几何要素与表面材质的视觉注意力分配机制提供了理想平台。数据集涵盖多样化的网格类型和复杂度，通过精确标注的显著性热力图，清晰呈现人类视觉系统对不同三维特征的响应模式。其独特的双向状态空间建模框架，能够有效捕捉局部几何细节与全局纹理特征的交互作用。

使用方法

研究者可通过Google Drive获取完整数据集后，运行配套的环形邻域处理脚本完成数据初始化。该数据集专为基于状态空间模型的显著性预测研究设计，支持端到端的深度学习模型训练。使用过程中建议采用论文提出的双向SSM架构，通过子图嵌入技术实现几何与纹理特征的联合建模。数据集的标准化格式确保了与主流三维视觉框架的兼容性，便于开展跨模型性能验证与迁移学习实验。

背景与挑战

背景概述

Mesh Mamba数据集由Kaiwei Zhang、Dandan Zhu、Xiongkuo Min和Guangtao Zhai等研究人员于2025年提出，旨在解决3D视觉领域中网格显著性预测的核心问题。该数据集首次系统性地捕捉了纹理和非纹理视觉条件下显著性分布的差异，填补了相关领域的研究空白。作为CVPR 2025的成果之一，Mesh Mamba数据集通过结合几何结构与纹理特征，显著提升了3D视觉模型的适应性和预测精度，为计算机视觉和图形学领域的相关研究提供了重要支持。

当前挑战

Mesh Mamba数据集面临的挑战主要体现在两个方面：在领域问题层面，如何准确建模几何结构与纹理特征对视觉注意力的交互影响是一个关键难题，尤其是在处理复杂拓扑结构时；在构建过程中，确保纹理与非纹理条件下显著性标注的一致性和可靠性，以及处理大规模3D网格数据的计算复杂度，均为实际构建过程中的主要挑战。此外，该数据集还需解决不同网格类型间的泛化性问题，以实现模型的广泛适用性。

常用场景

经典使用场景

在三维视觉领域，Mesh Mamba数据集为研究几何结构与纹理对视觉注意力分布的影响提供了重要支持。该数据集首次系统性地捕捉了纹理和非纹理条件下显著性的差异，成为研究3D网格显著性预测的基准工具。研究人员可利用该数据集训练和评估模型在复杂几何形状和纹理条件下的显著性预测能力，推动三维视觉理解的发展。

解决学术问题

Mesh Mamba数据集解决了三维视觉中显著性预测的关键学术问题。传统方法往往难以统一处理几何结构和纹理特征，而该数据集通过提供丰富的纹理与非纹理对比样本，使研究者能够深入探究视觉注意力机制。其意义在于建立了首个系统研究网格显著性分布差异的基准，为开发统一预测模型奠定了数据基础，显著推进了三维视觉注意力建模的理论发展。

衍生相关工作

围绕Mesh Mamba数据集已产生一系列创新研究，包括基于状态空间模型的统一显著性预测框架。相关工作扩展了Mamba架构在三维视觉中的应用，如Mamba3D等模型借鉴了该数据集的设计理念。这些工作不仅验证了数据集的科研价值，还推动了三维视觉与注意力机制研究的交叉融合，形成新的技术发展方向。