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針對現有基于深度學習的三維模型識別方法缺乏結合三維模型的上下文細粒度局部特征，可能造成幾何形狀極其相似，局部細節信息略有不同的類識別混淆的問題，提岀一種基于深度圖注意力卷積神經網絡的三維模型識別方法。首先，通過引入鄰域選擇機制挖掘三維模型的細粒度局部特征。其次，通過空間上下文編碼機制捕捉多尺度空間上下文信息，且與細粒度局部特征相互補償以増強特征的完備性。最后，采用種多頭部杋制，使圖注意力卷積層聚合多個單頭部的特征以増強特征的豐富性。此外，設計選擇性丟棄算法根據度量權重值對神經元重要性進行排序，智能地丟棄重要性較低的神經元來防止網絡過擬合。算法在Modelnet40數據集上的三維模型識別準確率達到了9.6%，且網絡復雜度較低，在三維模型識別準確率和網絡復雜度之間達到最佳平衡，優于當前主流方法。
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