(1) 3次元点群のオーバーセグメンテーションに対して教師あり学習を適用する初めての例 (2) 物体の境界を識別できるような埋め込みを学習するため、ロス関数（graph-structured contrastive loss）と簡易な埋め込みニューラルネットワークを提案。

S3DISとvKITTIでオーバーセグメンテーションを評価し、既存手法を上回る性能。さらに、オーバーセグメンテーションの結果を利用したセマンティックセグメンテーションの結果は、mIoUなどクラスごとの評価尺度では既存手法を上回る精度。