提案したPartNetは、3D点群オブジェクトを対象としたRvNNベースの階層的セグメンテーション手法であり、複雑で不定な3D構造を柔軟に分割することが可能である。

SOTAと比較してPartNetの精度は多くのデータセットにおいて優れていた。

PartNetの精度を評価する上でセマンティックセグメンテーションおよびインスタンスセグメンテーションのSOTAをベンチマークとしているため網羅的な評価が行えている。 今回実験に用いたデータセットの構造はそこまで複雑でないため2分木に分解していると考えられるが、n分木に構造分解していくとどうなるのか興味深い。