3D Point Cloud（3次元点群）において事前学習（Pre-training）を導入して精度の底上げや学習の収束を促進した。入力はTriplet（対象画像と類似したポジティブ画像と非類似のネガティブ画像）、対比による誤差計測（Contrastive Loss）による教師なし事前学習により６種類のデータセットにおいてベースラインよりも高い性能を記録した。