本文探讨了在3D点云中应用近似凸分解（ACD）进行自我监督训练的方法，展示了其在无监督表示学习和少样本分割中的优越性能。同时，提出了伪标签辅助的半监督分割策略和主动学习方法，有效降低了标注成本。研究还分析了点云数据学习的标注效率，讨论了当前面临的挑战及未来发展方向。