网格Mamba：用于非纹理和纹理网格的统一状态空间模型

网格显著性提高了3D视觉的适应性，通过识别和突出显示自然吸引视觉注意力的区域。为探讨几何结构与纹理在塑造视觉注意力方面的相互作用，我们构建了一个全面的网格显著性数据集，这是首个系统捕捉纹理与非纹理视觉条件下显著性分布差异的数据集。此外，我们引入了网格Mamba，这是一个基于状态空间模型（SSM）的统一显著性预测模型，旨在适应各种网格类型。网格Mamba有效地分析网格的几何结构，同时无缝地将纹理特征纳入拓扑框架，确保外观增强建模 throughout 的一致性。更重要的是，通过子图嵌入和双向SSM，该模型实现了对局部几何和纹理的全局上下文建模，保留拓扑结构，提高了对视觉细节和结构复杂性的理解。通过广泛的理论和实证验证，我们的模型不仅在各种网格类型上提高了性能，也展示了高可扩展性和多功能性，特别是在各种视觉特征的交叉验证中。