In this paper, we propose an approach to address the problem of classifying 3D industrial components by introducing a novel framework named IC-classifier (Industrial Component classifier). Our framework is designed to focus on the object's local and global structures, emphasizing the former by incorporating specific local features for embedding the model. By utilizing graphical neural networks and embedding derived from geometric properties, IC-classifier facilitates the exploration of the local structures of the object while using geometric attention for the analysis of global structures. Furthermore, the framework uses point clouds to circumvent the heavy computation workload. The proposed framework's performance is benchmarked against state-of-the-art models, demonstrating its potential to compete in the field.


翻译:在本文中,我们提出一种方法来解决3D工业组成部分的分类问题,方法是引入一个名为IC分类(工业成分分类)的新颖框架。我们的框架旨在侧重于物体的当地和全球结构,强调前者,在嵌入模型时纳入具体的当地特征。通过利用图形神经网络和从几何特性中嵌入,IC分类有助于探索物体的当地结构,同时利用几何关注来分析全球结构。此外,框架还利用云层绕过沉重的计算工作量。拟议框架的绩效以最新模型为基准,显示了其在实地竞争的潜力。</s>

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