論文の概要: MonoSOWA: Scalable monocular 3D Object detector Without human Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09481v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 12:27:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:44:20.480508
• Title: MonoSOWA: Scalable monocular 3D Object detector Without human Annotations
• Title（参考訳）: MonoSOWA:人間のアノテーションを使わずにスケーラブルなモノクル3Dオブジェクト検出器
• Authors: Jan Skvrna, Lukas Neumann,
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン固有のアノテーションを使わずに,単一のRGBカメラから3Dオブジェクト検出器をトレーニングする方法を提案する。 この手法は3つの公開データセットで評価され、人間のラベルを使わずに、先行研究よりもかなりの差で性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Inferring object 3D position and orientation from a single RGB camera is a foundational task in computer vision with many important applications. Traditionally, 3D object detection methods are trained in a fully-supervised setup, requiring LiDAR and vast amounts of human annotations, which are laborious, costly, and do not scale well with the ever-increasing amounts of data being captured. We present a novel method to train a 3D object detector from a single RGB camera without domain-specific human annotations, making orders of magnitude more data available for training. The method uses newly proposed Local Object Motion Model to disentangle object movement source between subsequent frames, is approximately 700 times faster than previous work and compensates camera focal length differences to aggregate multiple datasets. The method is evaluated on three public datasets, where despite using no human labels, it outperforms prior work by a significant margin. It also shows its versatility as a pre-training tool for fully-supervised training and shows that combining pseudo-labels from multiple datasets can achieve comparable accuracy to using human labels from a single dataset. The source code and model will be published soon.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGBカメラからオブジェクト3Dの位置と向きを推定することは、コンピュータビジョンの基本課題であり、多くの重要な応用がある。 従来の3Dオブジェクト検出方法は、完全に教師されたセットアップでトレーニングされており、LiDARと膨大な量の人間のアノテーションを必要とする。 本稿では、ドメイン固有の人間のアノテーションを使わずに、単一のRGBカメラから3Dオブジェクト検出器をトレーニングする方法を提案する。 この手法では、新たに提案された局所物体運動モデルを用いて、その後のフレーム間で物体の動き源を歪め、カメラ焦点長の差を補正し、複数のデータセットを集約する。 この手法は3つの公開データセットで評価され、人間のラベルを使わずに、先行研究よりもかなりの差で性能が向上する。 また、完全に教師されたトレーニングのための事前トレーニングツールとしての汎用性を示し、複数のデータセットから擬似ラベルを組み合わせることで、単一のデータセットからの人間のラベルと同等の精度が得られることを示した。 ソースコードとモデルはまもなく公開される予定だ。

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