一种基于特征注意力的旋转鲁棒三维模型分类方法

本申请公开了一种基于特征注意力的旋转鲁棒三维模型分类方法，涉及三维模型分类技术领域，渲染三维模型的灰度图获得所述三维模型的多角度视图集；设计分类网络对多角度视图集进行训练获得特征集合；将特征集合输入到特征注意力模块后，对所有特征进行注意力操作，使每个注意力获得一个权重从而获得三维模型的高级特征；设计高级特征分类网络，对高级特征分类网络进行训练获得高级特征的分类器，用于三维模型的分类。使用了特征注意力来对每个特征进行差异化处理，使后续网络能够处理到已经具备一定旋转鲁棒特性的视图特征集合，双层池化平衡信息丰富性和缓解过拟合，在保持对齐设置下的三维模型分类性能的同时，提高旋转设置下三维模型分类性能。