提出 Point-M2AE，一种新的多层次自监督学习框架，用于使用 Masked Autoencoders 预训练 3D 点云的分层表示学习，其具有优越的性能并超过了其他完全训练的方法。

May, 2022

本文提出一种新颖的掩码自编码点云自监督学习方案，通过划分输入点云为不规则点区块和高比例随机掩码，设计了一种基于 Transformer 的自编码器，该方案在预训练过程中高效并且在各种下游任务中具有很好的泛化能力，包括在少样本物体分类方面表现出色。

Mar, 2022

本文介绍了一种基于几何特征重建的点云表示学习框架，其中包括三个点云专有的自监督学习目标，即质心预测、表面法线估计和曲率预测。该框架采用自监督学习方法，创造有意义的任务，相互促进模型更好地推理点云的精细几何结构。通过训练后，该模型在物体检测、分割和多目标跟踪等任务上均实现了显著的表现提升。

May, 2023

提出了一种名为 Point-RAE 的新的自编码器方案，用于点云的自监督学习，通过引入掩码回归器，在编码器和解码器之间进行功能解耦，最小化解码器对编码器表示空间的影响，并通过对齐约束确保从可见补丁的编码表示中预测出的用于掩码补丁的表示与从编码器计算的掩码补丁表达对齐。大量实验证明该方法在预训练过程中高效，并在各种下游任务中具有良好的泛化性能。

Sep, 2023

通过自编码器预训练并采用使用基于注意力机制的解码器，本文在点云分析任务中表现优异，提高了点位置重建的不必要性，并还原了遮挡点的基础功能特征，包括表面法线和表面变化。

Apr, 2023

通过使用 3D 到多视图掩码自编码器，充分利用 3D 点云的多模属性，提出了一种全新的方法，这不仅丰富了模型对几何结构的理解，还利用了点云的固有多模性能，有效地改进了各种任务，包括 3D 对象分类、少样本学习、部分分割和 3D 对象检测。

Nov, 2023

为了学习紧凑的 3D 表示，我们提出了一个简单而有效的 Point Feature Enhancement Masked Autoencoders (Point-FEMAE)，它主要由一个全局分支和一个局部分支组成，通过全局随机和局部块掩码策略获得的全局和局部未经掩码的补丁提取点特征，然后使用特定的解码器进行重构，同时，为了进一步增强局部分支中的特征，我们提出了一个局部增强模块，使用局部补丁卷积方法感知更大尺度上的细粒度局部上下文。

Dec, 2023

利用自监督的预训练，我们通过 Image-to-Point Masked Autoencoders（I2P-MAE）从 2D 预训练模型中获取优秀的 3D 表示，其中我们引入了两种图像到点的学习方案：一种是引入 2D 引导遮罩策略，另一种是通过可见的点重构相应的多视角 2D 特征；与现有方法的完全训练结果相当的冻结 I2P-MAE 在 ModelNet40 上实现了 93.4％的线性 SVM 准确性，在进一步在 ScanObjectNN 的最困难的分割上进行微调后，I2P-MAE 达到了 90.11％的最新技术水平，比第二好的方法高 3.68％，展示出优秀的可转移能力。

Dec, 2022

点云流媒体成为交互式服务交付和未来元宇宙的常态，但庞大的数据量带来了诸多挑战，特别是高带宽消耗和大储存容量。为解决这些问题，我们提出了一种有效的点云重建架构 DiffPMAE，通过自监督学习和扩散模型机制远程重建点云数据，并在点云压缩、上采样和补全等下游任务中验证了其在自动编码和相关任务方面的优越性。

Dec, 2023

本研究提出了一种基于 Transformer 的具有区分性的掩码预训练框架 MaskPoint，该框架使用离散的占用值表示点云，通过简单的二元分类来代理掩盖的对象点和采样的噪声点，从而使其具有鲁棒性。该预训练模型在多个下游任务中表现优异，包括 3D 形状分类、分割和真实世界物体检测。

Mar, 2022