模型数据的表示学习

一种方法和系统提供利用三维(3D)模型来执行预测任务的能力。获得由非欧几里得数据组成的多个3D模型。将每个3D模型转换成具有节点和边的关系图。使用图神经网络(GNN)来处理每个关系图，所述图神经网络计算每个节点的节点表示。将所述节点表示聚合成所述3D模型的结构表示。捕获所述3D模型的多个不同视图并将其通过卷积神经网络(CNN)来传递以计算每个视图的视图表示。将所述视图表示聚合成单个视觉表示。使用多视图对比训练目标来训练所述GNN和CNN，以最大化所述结构表示与所述单个视觉表示之间的一致性以便形成最终的学习到的表示。利用所述最终的学习到的表示来执行所述预测任务。