这篇论文的角度十分新颖，从多边形网格入手，基于计算机图形学的经典空间数据结构Binary Space Partitioning（BSP）来设计了一个BSP-Net。这个网络可通过凸分解来学习表示3D形状，并且不受监督，因此训练不需要进行凸形分解。BSP-Net的重建质量有很大的优势，并且很容易能够进行参数设置。