该论文提出了一种无监督学习的框架，用于预测形状和姿态。通过多视角观察信号进行训练，并在同一实例的两个视图之间实施几何一致性，独立预测形状和姿态。在ShapeNet数据集上取得了与先前技术相当的竞争成绩，并展示了在现实环境中的适用性。