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公开(公告)号:CN118887655A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410904689.4
申请日:2024-07-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 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。