기존 voxel-level mIoU 지표의 문제점 외에, 다른 어려움으로는 누적적인 오류가 있습니다. SparseOcc와 같은 fully sparse 아키텍처를 구현하기 위해 초기 단계에서 많은 빈 voxel을 버립니다. 그러나 잘못 버려진 빈 voxel은 후속 단계에서 회복할 수 없습니다. 또한, mask transformer의 예측은 sparse voxel decoder에 의해 예측된 공간 내에서 제한되기 때문에 일부 ground-truth 인스턴스가 이 신뢰할 수 없는 공간에 나타나지 않아 mask transformer의 훈련이 불충분해질 수 있습니다.