CSCNet은 기존 방법과 비교하여 우수한 결과를 달성할 수 있는 이유는 몇 가지 측면에서 설명할 수 있습니다. 먼저, CSCNet은 Class-specified Cascaded Network로 A-O disentanglement 문제를 해결하기 위해 새로운 접근 방식을 제안했습니다. 이를 통해 A-O 간의 contextual dependency를 모델링하고, class-specified guidance를 활용하여 attribute와 object 간의 관계를 더 잘 이해할 수 있었습니다. 또한, Parametric Classifier를 도입하여 시각적 및 의미적 임베딩 간의 최적 매칭 점수를 학습함으로써 성능을 향상시켰습니다. 이러한 새로운 접근 방식과 기술적인 개선으로 CSCNet은 기존 방법보다 우수한 결과를 달성할 수 있었습니다.