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这是一种为 3D 点云提出的无监督胶囊架构，并且在 3D 点云重构、配准和无监督分类方面优于 SOTA 方法。

理解对象是计算机视觉的核心问题之一。传统方法而言，理解对象任务可以依赖于大型带注释的数据集，而无监督方法已经消除了对标签的需求。近来，研究人员试图将这些方法扩展到 3D 点云问题上，但无监督 3D 学习领域却进展寥寥。

近日，包括 Weiwei Sun、Andrea Tagliasacchi、Geoffrey Hinton 等来自英属哥伦比亚大学、谷歌研究院、多伦多大学的研究者提出了用于 3D 点云的无监督胶囊网络。Hinton 对此表示：在不受监督的情况下找到一个对象的自然组件以及这些组件的内在参照系是学习将解析图像转换为局部整体层级结构的重要一步。如果以点云开始，则可以做到。