点群登録タスクで学習した特徴が分類タスクでも有効である理由は、登録プロセスにおいて得られる特徴が、対象物の幾何学的な情報を豊富に含んでいるためです。具体的には、点群登録では、異なる視点から取得された点群を正確に整合させるために、局所的な特徴や全体的な形状情報が重要です。これにより、学習された特徴は、物体の形状や構造に関する情報を強化し、分類タスクにおいても高い識別能力を発揮します。応用可能性としては、特に少数ショット学習や新しいカテゴリの物体認識において、事前に登録タスクで学習したモデルを利用することで、少ないデータでの高精度な分類が可能になります。このように、点群登録から得られた特徴は、他の3Dビジョンタスクにおいても有用であり、特にリアルワールドのデータに対する適応性を高めることが期待されます。