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点云实例分割
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AffordMatcher：从视觉线索出发的 3D 场景可供性学习
AffordMatcher: Affordance Learning in 3D Scenes from Visual Signifiers
把图像端的视觉线索（visual signifiers）通过跨模态实例对应迁移到点云上做关键点匹配，为 3D 场景中细小可交互部件（旋钮、把手）的定位提供了可复用的图像-点云对齐思路。
无需 3D 扫描的 3D 学习：从视频生成点云进行可扩展预训练
3D sans 3D Scans: Scalable Pre-training from Video-Generated Point Clouds
用前馈重建模型从无标注室内漫游视频生成点云，再以多层级 Sinkhorn-Knopp 聚类加噪声正则损失做自监督预训练，为缺乏 3D 扫描数据时训练点云骨干网络提供了一条可复用的数据与目标函数方案。