生成式零样本三维模型分类方法

生成式零样本三维模型分类方法，本发明涉及零样本三维模型分类中，生成三维模型质量低导致分类器泛化能力低的问题。生成式零样本三维模型分类通过生成器生成未见类三维模型，未见类和可见类三维模型共同训练点云分类器。然而现有三维模型生成器受限于文本描述的准确性，导致生成的样本与实际未见类样本存在差异，生成的未见类样本质量低，并且现有点云分类器反向传播中存在特征信息丢失，导致分类准确率低。为改善这一问题，本发明提出了一种基于OIGM和Shap‑DP的零样本三维模型分类方法。实验表明，该方法能生成高质量的未见类三维模型，提高了分类器识别未见类的能力。本发明应用于生成式零样本三维模型分类。