基于递归注意神经网络的三维模型分类方法：原理、应用与创新

一、引言

1.1研究背景与意义

在数字化时代，三维模型作为对现实世界物体或场景的数字化表达，广泛应用于计算机视觉、计算机图形学、机器人技术、虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等众多领域。随着三维扫描技术、建模软件的飞速发展以及互联网数据的爆发式增长，三维模型数据的规模和复杂性不断攀升，如何高效、准确地对这些三维模型进行分类，成为了亟待解决的关键问题。

在计算机视觉领域，三维模型分类是实现目标识别、场景理解的基础。例如，在自动驾驶系统中，需要对大量的三维物体模型进行快速分类，以识别道路上的车辆、行人、交通标志等，从而保障行车安全。在智能