3D 데이터에서 감독 학습과 비감독 학습 기반 사전 학습 방식의 장단점을 분석하고, 이를 바탕으로 전이 학습 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다.
MASSTAR는 다양한 모달리티의 대규모 3D 장면 데이터셋과 표면 예측 및 완성을 위한 다목적 도구 체인을 제공한다. 이를 통해 복잡한 실세계 환경에서 고품질의 3D 모델을 효율적으로 추출하고 다양한 부가 정보를 생성할 수 있다.