本論文では、疎で雑音の多いポイントクラウドから3Dオブジェクトの占有率フィールドを無監督で学習する手法を提案する。マージン関数に基づく不確実性サンプリングと、エントロピーに基づく正則化を組み合わせることで、ポイントクラウドの境界に沿った占有率フィールドを効果的に学習できる。