論文の概要: PLOT: Pseudo-Labeling via Video Object Tracking for Scalable Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.02393v1
• Date: Thu, 03 Jul 2025 07:46:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-04 15:37:15.876318
• Title: PLOT: Pseudo-Labeling via Video Object Tracking for Scalable Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: PLOT:スケーラブルなモノクロ3次元物体検出のためのビデオオブジェクト追跡による擬似ラベル作成
• Authors: Seokyeong Lee, Sithu Aung, Junyong Choi, Seungryong Kim, Ig-Jae Kim, Junghyun Cho,
• Abstract要約: モノクロ3Dオブジェクト検出(M3OD)は、高アノテーションコストと固有の2Dから3Dの曖昧さに起因するデータの不足により、長年にわたって課題に直面してきた。 ビデオデータのみを使用し、マルチビュー設定、追加センサー、カメラポーズ、ドメイン固有のトレーニングを必要とせず、より堅牢な疑似ラベルフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.524943073010675
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection (M3OD) has long faced challenges due to data scarcity caused by high annotation costs and inherent 2D-to-3D ambiguity. Although various weakly supervised methods and pseudo-labeling methods have been proposed to address these issues, they are mostly limited by domain-specific learning or rely solely on shape information from a single observation. In this paper, we propose a novel pseudo-labeling framework that uses only video data and is more robust to occlusion, without requiring a multi-view setup, additional sensors, camera poses, or domain-specific training. Specifically, we explore a technique for aggregating the pseudo-LiDARs of both static and dynamic objects across temporally adjacent frames using object point tracking, enabling 3D attribute extraction in scenarios where 3D data acquisition is infeasible. Extensive experiments demonstrate that our method ensures reliable accuracy and strong scalability, making it a practical and effective solution for M3OD.
• Abstract（参考訳）: モノクロ3Dオブジェクト検出(M3OD)は、高アノテーションコストと固有の2Dから3Dの曖昧さに起因するデータの不足により、長年にわたって課題に直面してきた。 これらの問題に対処するために、様々な弱い教師付き手法や擬似ラベル法が提案されているが、これらは主にドメイン固有の学習によって制限されているか、1つの観測から得られる形状情報にのみ依存している。 本稿では,映像データのみを使用し,マルチビュー設定,追加センサ,カメラポーズ,ドメイン固有のトレーニングを必要とせず,より強靭な疑似ラベル作成フレームワークを提案する。 具体的には,静的および動的オブジェクトの擬似LiDARをオブジェクト点追跡を用いて時間的に隣接したフレームに集約し,三次元データ取得が不可能なシナリオにおいて3次元属性抽出を可能にする手法について検討する。 大規模な実験により,本手法は信頼性と高いスケーラビリティを保証し,M3ODの実用的かつ効果的な解法であることが示された。

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