본 논문은 3D 데이터 이해를 위한 Point Transformer의 수용 영역(Receptive Field, RF) 확장 시 발생하는 문제점을 해결하기 위해 Sparse Proxy Point Transformer (SP²T)를 제안합니다. 기존 Proxy 기반 방식의 한계점인 전역 Proxy의 계산 복잡도 및 위치 모호성, 그리고 지역 Proxy의 비효율적인 샘플링, 상호작용 계산, 불균형적인 지역-전역 정보 융합 문제를 해결하고자 합니다. SP²T는 정점 기반 연관을 이용한 공간적 Proxy 샘플링, 표 기반 상대적 편향을 사용한 효율적인 희소 Proxy 어텐션, 그리고 지역-전역 정보의 균형을 유지하는 이중 스트림 아키텍처를 통해 이러한 문제점을 해결합니다. 실험 결과, SP²T는 실내외 3D 이해 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하며, 기존 Proxy 기반 방법 대비 상당한 성능 향상을 보였습니다.
