細かい3Dパーツラベリングは、深層学習手法でも高精度を達成するのが困難な問題である。本手法は、人間の介入を活用したアクティブラーニングにより、ほぼ完全な精度でラベリングを行う。
大規模な2Dビジョンモデルから抽出された特徴をオブジェクトの3D表面にバックプロジェクションすることで、セマンティックな情報と幾何学的な情報を両立した高品質な3D特徴を得ることができる。さらに、検出されたキーポイントの分布を最適化することで、対称性のある3Dオブジェクトにおいても正確なキーポイントを検出できる。