3次元の点群の分類とセマンティックセグメンテーションのタスクで、最大プーリングで選ばれなかった部分から再び最大プーリングを行うことを繰り返し、それらの出力を組み合わせて損失関数を定義するRMPモジュールを提案した。

ScanObjectNNとModelNet40のデータセットで分類の評価を、S3DISデータセットでセマンティックセグメンテーションの評価を行い、RMPモジュールを追加すると精度が向上する結果。

課題設定に伴う分析を丁寧に実施し、幅広い実験で性能向上を示したため通ったと考えられる。PyTorch実装( https://github.com/jiajingchen113322/Recycle_Maxpooling_Module )が公開されている。