题目：Unsupervised Point Cloud Pre-training via Occlusion Completion

摘要

方法： 提出一种用于点云的预训练方法Occlusion Completion (OcCo)
技术细节：

• mask相机视角里被遮挡的点
• 学习一个encoder-decoder模型，用于重建被遮挡的点
• 使用encoder的权值作为下游点云任务的初始化

应用： object classification & pa

引言

OcCo有着如下的性质：

1. 在小样本学习(few-shot learning)实验中能够提高采样效率
2. 在分类和分割任务中能提高泛化性
3. 在微调后能更容易找到局部最小值
4. 通过network dissection能够描述更具语义的表示
5. 在jittering， translation 和 rotation 变换下仍能保持更好的分类质量