本文介绍了多种基于图结构和神经网络的机器人场景理解方法，如图卷积网络、神经隐式场和空间本体构建。这些方法在室内外环境中有效提升了语义推断、目标导航和房间布局估计的精度，并展示了在稀疏数据下生成高质量3D场景图的潜力。

基于图神经网络的度量语义因子图生成
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