전술 한 포인트 클라우드 세그먼트 화 장치 ( 700 ) 에 따르 면 , 먼저 , 처리 될 포인트 클라우드 를 인코딩 하 여 공유 된 특징 을 획득 한 다음 ; 상이 한 디 코딩 브랜치 를 사용 하 여 공유 된 특징 을 디 코딩 하 여 , 시맨틱 특징 과 인 스턴스 특징 을 각각 획득 하 고 ; 시맨틱 특징 을 인 스턴스 특징 공간 에 적응 시키 고 인 스턴스 특징 과 융합 하 여 , 포인트 클라우드 의 풍부 한 시맨틱 인식 을 가진 인 스턴스 특징 을 획득 한 다음 ; 포인트 클라우드 내 의 포인트 각각 의 풍부 한 시맨틱 인식 을 가진 인 스턴스 특징 을 획득 함 으로써 , 각각 의 포인트 가 속한 인 스턴스 카테고리 를 결정 할 수 있 다 . 이러 한 방식 으로 , 세그먼트 화 는 더 이상 특징 기반 유사 성 행렬 에 의존 하 지 않 아 , 포인트 클라우드 세그먼트 화 의 효율 이 향상 된다 . 또한 , 풍부 한 시맨틱 인식 을 가진 인 스턴스 특징 이 학습 되 어 , 인 스턴스 세그먼트 화 가 시맨틱 세그먼트 화 로부터 혜택 을 받 을 수 있 도록 함 으로써 , 포인트 클라우드 세그먼트 화 의 정확도 를 크 게 향상 시킬 수 있 다 .