Prototype-based multi-view fine-grained 3D classification and ad-hoc interpretability

2026-03-26

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.patcog.2026.113596

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摘要

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• 提出了一种新颖的原型学习框架，用于细粒度3D分类。 • 特定解释性通过全局和局部视图实现基于案例的推理。 • Proto-FG3D在FG3D和ModelNet40数据集上，在准确率和效率方面均优于当前最佳模型（SOTA）。

Keyword:

Prototype learning

Fine-grained classification

3D classification

Multi-view

Interpretability