摘要：基于零样本学习的三维模型分类是三维视觉领域的一个新兴话题,旨在对未经训练的三维模型进行正确分类.针对零样本三维模型分类中存在重视全局而忽视局部,强制约束而无视语义-视觉跨域差异性,导致整体性能低下的问题,提出一种判别性特征引导的零样本三维模型分类算法.首先,以三维模型的多视图表征为输入,自适应地捕获三维模型的局部判别性特征,获得具有良好语义对应性的视觉特征表示;其次,以词向量的形式引入类的语义表示,结合条件生成对抗网络生成类的伪视觉特征;最后,提出语义判别损失和内容感知损失联合监督,从语义到内容共同约束真实视觉特征和伪视觉特征的对齐,鼓励模型学习具有高局部判别性的特征,实现语义-视觉的跨域细粒度对齐.在ZS3D数据集上达到了60.9%的Top-1准确率,超越当前最好方法2.3个百分点,同时在Ali数据集的3个子数据集上也分别取得31.9%,9.9%和16.6%的准确率,均达到了较好的实验效果,验证了该算法的有效性和普适性.