ZS3D-Net:面向三维模型的零样本分类网络
Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics（2022）
摘要
零样本三维模型分类对于三维形状的理解和分析非常重要.针对当前零样本三维模型分类缺乏相应数据集且准确率低的问题,设计并构建零样本三维模型数据集ZS3D,提供包括41个类1677个非刚性三维模型数据及所有类别的完备属性表征,为零样本三维模型的分类研究提供了数据基准;提出一种面向零样本三维模型分类的深度学习网络ZS3D-Net,通过集成学习子网络有效地提取三维模型的视觉特征信息,通过语义流形嵌入子网络捕捉未知类和已知类视觉特征和语义特征之间的关联性,完成对未知类的识别.在传统三维模型数据集和ZS3D上,ZS3D-Net分别取得了30.0％和58.6％的分类精度,表明其在同类工作中处于相当或领先的水平,验证了其可行性及有效性.
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