본 출원 의 본 실시 예 에서 , 공유 된 특징 은 동일 한 구조 이 지만 상이 한 파라미터 를 가진 디 코딩 구조 에 기초 하 여 디 코딩 될 수 있 다 . 이러 한 방식 으로 획득 된 시맨틱 특징 과 인 스턴스 특징 은 특징 표현 과 특징 차원 에서 매칭 되 어 , 두 특징 레벨 에서 의 후속 한 특징 융합 을 용이 하 게 하 고 , 포인트 클라우드 세그먼트 화 의 정확도 를 향상 시킨다 . 또한 , 동일 한 구조 를 가진 두 개 의 디 코딩 구조 의 트레이닝 은 상이 한 구조 또는 상이 한 원리 를 가진 디 코딩 구조 의 트레이닝 보다 더 편리 하 다 .