点云自监督预训练

迈向 3D 场景理解基础模型：面向点云的实例感知自监督学习

Towards Foundation Models for 3D Scene Understanding: Instance-Aware Self-Supervised Learning for Point Clouds

用正交偏移分支在自监督预训练中同时学语义与几何，并用偏移分布正则与空间聚类正则把实例感知注入点云表征，可直接迁移到点云实例分割/全景分割的预训练阶段，减少对全量微调的依赖。