理论再完美，也需要实践的检验。RWSeg在主流的3D实例分割数据集上进行了全面测试，结果令人振奋。 这意味着，RWSeg仅使用0.02%的标注数据，就达到了与使用全部数据的方法相近的效果。从标注效率角度看，这是一个巨大的飞跃。一个ScanNet场景的标注时间从22.3分钟降低到不到2分钟，但性能几乎没有损失。 为了深入了解RWSeg各组件的贡献，研究者进行了详细的消融实验。结果表明，自注意力模块对性能提升有显著贡献。在第一阶段训练后，加入自注意力模块使验证集mIoU从61.7%提高到66.0%；在第二阶段训练后，从68.4%提高到70.3%。 CRW算法的迭代次数也对性能有影响。实验表明，在迭代次数从0增加到5的过程中，椅子类别的AP从64.2%提高到67.4%，书架类别的AP从48.1%提高到52.3%。进一步增加迭代次数到10时，性能没有明显提升，说明5次迭代已经足够让算法达到较好的平衡状态。 RWSeg的成功为弱监督3D实例分割开辟了新的方向，但也存在一些限制。例如，它仍然需要为每个实例标注一个点，而在实际应用中，场景中的实例数量可能很多，标注工作量仍不可忽视。此外，如何处理遮挡严重、形状复杂或尺寸差异极大的物体，也是未来需要解决的问题。 未来的研究方向包括进一步减少标注需求，探索无需指定实例数量的算法，以及将方法扩展到更复杂的室外场景。随着自动驾驶、增强现实等技术的发展，高效准确的3D实例分割算法将有广阔的应用前景。
