포인트 클라우드 내 의 모든 포인트 를 클러스터 화 하 여 어떤 포인트 들 이 동일 한 인 스턴스 에 속하 는지 를 획득 한 후 , 컴퓨터 기기 는 인 스턴스 내 의 포인트 의 시맨틱 세그먼트 화 결과 를 참조 하 여 특정 인 스턴스 카테고리 를 결정 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 포인트 클라우드 에 는 10 개 의 포인트 가 있 다 . 클러스터 링 을 통해 3 개 의 포인트 는 첫 번 째 인 스턴스 에 속하 고 , 다른 3 개 의 포인트 는 두 번 째 인 스턴스 에 속하 고 , 나머지 4 개 의 포인트 는 세 번 째 인 스턴스 에 속 한다는 것 을 획득 한다 . 이 경우 , 첫 번 째 인 스턴스 에서 의 3 개 의 포인트 의 시맨틱 세그먼트 화 결과 가 고양이 이 면 , 첫 번 째 인 스턴스 는 첫 번 째 고양이 이 고 , 이 인 스턴스 내 의 포인트 의 인 스턴스 카테고리 는 첫 번 째 고양이 이 다 . 두 번 째 인 스턴스 의 3 개 의 포인트 에 대한 시맨틱 세그먼트 화 결과 가 고양이 이 면 , 두 번 째 인 스턴스 는 두 번 째 고양이 이 고 , 이 인 스턴스 내 의 포인트 의 인 스턴스 카테고리 는 두 번 째 고양이 이 다 . 세 번 째 인 스턴스 에서 의 4 개 의 포인트 에 대한 시맨틱 세그먼트 화 결과 가 고양 이 면 , 세 번 째 인 스턴스 는 세 번 째 고양이 이 고 , 이 인 스턴스 내 의 포인트 의 인 스턴스 카테고리 는 세 번 째 고양이 이 다 . 이것 은 특정 레벨 의 인 스턴스 세그먼트 화 결과 이 다 . 포인트 클라우드 에서 포인트 의 시맨틱 세그먼트 화 에 대해서 는 후속 실시 예 를 참조 할 수 있 다 .