针对传统点云分类网络不能较好结合全局特征和局部特征信息、导致分类精度不够高的问题，提出一种包含注意力机制的特征融合模型。通过构建多尺度网络，增大网络感受野，从而获得不同程度特征。采用注意力机制进行特征融合，使得局部特征和全局特征相互补偿，增强特征描述符的语义丰富性，获得上下文有效信息，以此提高整体的分类精度。在公开数据集ModelNet 40上对该算法进行验证，取得92.85%的分类精度，验证该网络模型的可行性。
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