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本发明公开了一种视图重要性网络与自注意力机制相结合的三维物体识别方法。该方法包括：将待识别三维物体从n个不同的视角进行投影获得n个不同的二维视图，其中，n大于等于二；通过基础CNN模型对n个视图进行特征提取，得到对应视图的特征图；通过视图重要性网络判断n个视图各自对三维物体识别的重要程度，并根据重要程度对特征进行不同程度的加强，获得视图增强特征图；将视图增强特征图使用自注意力机制进行处理，得到三维形状描述符；将三维形状描述符输入到全连接网络进行多视角物体识别，实现三维物体识别。本发明将有利于三维物体识别的重要视图进行突出，同时抑制非重要视图对三维物体识别的干扰，提高三维物体识别精准度。
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