نقدم نموذج Deformable PV-RCNN، وهو كاشف كائنات ثلاثي الأبعاد مبني على سحابة النقاط يُظهر أداءً متميزًا. في الوقت الحالي، لا تتمكن طرق تحسين المقترحات المستخدمة في كواشف الطور الثاني المتطورة حاليًا من التكيف بشكل كافٍ مع التباين في مقاييس الكائنات، وتباين كثافة سحابة النقاط، والتشوهات الجزئية، والضوضاء المزعجة. نُقدّم وحدة تحسين مقترحات مستوحاة من الشبكات ثنائية الأبعاد ذات التباين القابل للتعديل، والتي تتمكن من جمع تلقائي للخصائص المخصصة لكل كائن من المواقع التي تحتوي على محتوى مفيد. كما نقترح آلية بسيطة للتحكم في السياق تسمح للنقاط المميزة باختيار المعلومات السياقية ذات الصلة في مرحلة التحسين. ونُظهر نتائج تفوق جميع النماذج المطورة حديثًا على مجموعة بيانات KITTI.