【摘 要】
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针对三维模型的分类问题，提出一种基于Transformer的三维模型小样本识别方法。首先，将支持和查询样本的三维点云模型输入到特征提取模块，得到特征向量；然后，在Transformer模块中计算支持样本的注意力特征；最后，利用余弦相似性网络，计算查询与支持样本的关系分数。在ModelNet 40数据集上，相比Dual-LSTM方法，5-way 1-shot和5-way 5-shot的识别准确率分别
【基金项目】
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国家自然科学基金（61972267）； 河北省高等学校科学技术研究重点项目（ZD2021333）；
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针对三维模型的分类问题，提出一种基于Transformer的三维模型小样本识别方法。首先，将支持和查询样本的三维点云模型输入到特征提取模块，得到特征向量；然后，在Transformer模块中计算支持样本的注意力特征；最后，利用余弦相似性网络，计算查询与支持样本的关系分数。在ModelNet 40数据集上，相比Dual-LSTM方法，5-way 1-shot和5-way 5-shot的识别准确率分别提高了34.54%和21%；同时，本文在ShapeNet Core数据集上同样取得较高的准确率。实验结果表明，本文的方法能够更准确地识别全新的三维模型类别。
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