Pré-entraînement de nuage de points

Le préentraînement sur des données de nuages de points consiste en l'entraînement initial d'un modèle sur un ensemble de données de nuages de points à grande échelle et diversifié, lui permettant d'apprendre les caractéristiques fondamentales de ces données. Ce processus vise à améliorer les performances du modèle sur des tâches spécifiques, particulièrement lorsque la taille des ensembles de données spécifiques à ces tâches est limitée. Grâce au préentraînement, le modèle peut mieux comprendre les formes et les structures dans l'espace tridimensionnel, jouant ainsi un rôle crucial dans des domaines tels que la robotique, les véhicules autonomes et la réalité augmentée/virtuelle.