我们提出了一种基于稀疏卷积和点亲和力预测的新方法，用于3D实例分割，该方法指示两个点属于同一实例的可能性。所提出的网络建立在子流形稀疏卷积[3]的基础上，处理体素化的点云，并预测每个被占用体素的语义得分以及不同尺度下相邻体素之间的亲和力。一种简单而有效的聚类算法根据预测的亲和力和网格拓扑将点分割为实例。每个实例的语义由语义预测确定。实验结果表明，我们的方法在广泛使用的ScanNet基准测试[2]中大幅超越了现有的最先进的实例分割方法。我们已公开分享代码，地址为https://github.com/art-programmer/MASC。