Local and global patterns of an object are closely related. Although each
part of an object is incomplete, the underlying attributes about the object are
shared among all parts, which makes reasoning the whole object from a single
part possible. We hypothesize that a powerful representation
本研究旨在促进 3D 深度学习表示学习的研究,重点关注高级场景理解任务,使用统一的三元组架构、源数据集和对比损失进行无监督预训练,对室内和室外、真实和合成数据集的 6 个不同基准进行分割和检测,取得了鼓舞性的结果,表明学习到的表示可以在不同领域推广使用,并且与监督的预训练的改善程度相似,建议未来的努力应该更加注重扩充数据收集而非详细标注。