IntroductionPoint-BERT는 LLM의 BERT 구조에서 아이디어를 얻어, 이를 3D 포인트 클라우드에 적용한 사전학습 방법이다.BERT는 입력 데이터의 일부를 의도적으로 마스킹한 뒤, 그 내용을 복원하는 과정을 통해 학습하는 방식이고, 이러한 방식의 장점은 문맥 정보를 스스로 이해하고 예측하는 능력을 길러낼 수 있다는 점이다.하지만 LLM과 달리, 포인트 클라우드에서는 각 포인트가 단어처럼 뚜렷한 의미를 가지지 않기 때문에, Transformer 기반의 사전학습(BERT 방식)을 그대로 적용하기 어렵다는 문제가 있다. 왜냐하면 문장 속 단어는 문맥적 의미를 지니지만, 포인트 하나는 그 자체로 의미가 거의 없기 때문이다.이를 해결하기 위해 Point-BERT는 포인트 클라우드를 여러 개의 패..
