【摘 要】
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随着计算机辅助设计与三维建模技术等领域的快速发展,三维模型已经成为不可或缺的数据类型,是继图像与声音信息后的重要载体之一,并在虚拟现实、无人驾驶、工业设计和分子生物学等领域有着广泛的应用,数量呈指数级增长。三维模型的分类和检索是诸多应用的研究基础,作为数字几何领域的重要组成部分,近年来国内外学者都在关注这一问题。本文主要研究了引入混合域注意力机制（Convolutional Block Atten
【基金项目】
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黑龙江省自然科学基金资助项目（LH2022F030）；
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随着计算机辅助设计与三维建模技术等领域的快速发展,三维模型已经成为不可或缺的数据类型,是继图像与声音信息后的重要载体之一,并在虚拟现实、无人驾驶、工业设计和分子生物学等领域有着广泛的应用,数量呈指数级增长。三维模型的分类和检索是诸多应用的研究基础,作为数字几何领域的重要组成部分,近年来国内外学者都在关注这一问题。本文主要研究了引入混合域注意力机制（Convolutional Block Attention Module,CBAM）的EfficientNet提取视图数据特征,利用一维卷积神经网络提取全局形状特征。同时研究了基于EfficientNet与多特征融合的三维模型分类方法,融合深层次视图特征与全局形状特征,共同用于实现三维模型分类任务。本文主要研究的内容可以分为以下几个部分:1.研究了三维模型分类技术的背景以及有关研究现状,介绍了三维模型的不同表示形式,同时对基于传统分类方法和基于深度学习的三维模型分类方法进行了探讨。2.研究了基于视图的三维模型分类方法,在不同纬度方向上获取投影最优角度,在不同经度方向下获取最佳视图集,可以将一个三维模型转化为一组二维视图集合表示。提出了将CBAM注意力机制引入移动倒置瓶颈卷积模块MBConv（mobile inverted bottlenneck conv）,利用改进后的EfficientNet-B0网络提取视图数据的特征,用训练视图集的数据优化该网络模型,再利用测试视图集的数据测试该网络的性能。3.研究了全局形状特征描述符的提取,通过D1、D2、D3二维形状分布特征、Zernike矩和Fourier来表示投影视图形状。提出了基于EfficientNet-B0与多特征融合的三维模型分类方法,通过使用EfficientNet-B0+CBAM提取视图数据的特征;使用一维卷积神经网络提取全局形状特征;融合更深层次的视图与全局形状特征,充分发挥二者的优势,最后使用融合特征完成分类实验。4.实验结果表明,与传统的分类方法或其他三维模型分类方法相比,本文提出的基于EfficientNet与多特征融合方法,在一定程度上可以有效提升分类效果。
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