本研究は、3D点群理解のためのIn-Context学習フレームワークを提案する。提案手法は、3D点群の特性を考慮し、マスクされた点群の復元を通じて、様々な3D点群タスクを統一的に学習できる。
大規模な航空レーザースキャンを少数の学習済み3Dプロトタイプの組み合わせで表現する手法を提案する。
