以对象为中心的表征

EvObj：无需场景监督学习演化式以对象为中心表征的 3D 实例分割

EvObj: Learning Evolving Object-centric Representations for 3D Instance Segmentation without Scene Supervision

把「对象先验从合成数据迁移到真实扫描」拆成可迭代的对象判别（动态精炼候选）与对象补全（重建遮挡几何）两个模块，为无监督 3D 实例分割提供了一条不依赖场景级标注、可跨域自适应的路线，可直接用于点云实例分割的预训练-微调流程。