論文の概要: 3D-MOOD: Lifting 2D to 3D for Monocular Open-Set Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23567v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 13:56:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.832474
• Title: 3D-MOOD: Lifting 2D to 3D for Monocular Open-Set Object Detection
• Title（参考訳）: 3D-MOOD:モノクロオープンセット物体検出のための2Dから3Dへのリフティング
• Authors: Yung-Hsu Yang, Luigi Piccinelli, Mattia Segu, Siyuan Li, Rui Huang, Yuqian Fu, Marc Pollefeys, Hermann Blum, Zuria Bauer,
• Abstract要約: 最初のエンドツーエンド3Dモノクロオープンセットオブジェクト検出器(3D-MOOD)を紹介する。 私たちはオープンセットの2D検出を設計した3Dバウンディングボックスヘッドを通して3D空間に持ち上げます。 対象クエリを事前に幾何学的に条件付けし,様々な場面で3次元推定の一般化を克服する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.78881632019072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is valuable for various applications such as robotics and AR/VR. Existing methods are confined to closed-set settings, where the training and testing sets consist of the same scenes and/or object categories. However, real-world applications often introduce new environments and novel object categories, posing a challenge to these methods. In this paper, we address monocular 3D object detection in an open-set setting and introduce the first end-to-end 3D Monocular Open-set Object Detector (3D-MOOD). We propose to lift the open-set 2D detection into 3D space through our designed 3D bounding box head, enabling end-to-end joint training for both 2D and 3D tasks to yield better overall performance. We condition the object queries with geometry prior and overcome the generalization for 3D estimation across diverse scenes. To further improve performance, we design the canonical image space for more efficient cross-dataset training. We evaluate 3D-MOOD on both closed-set settings (Omni3D) and open-set settings (Omni3D to Argoverse 2, ScanNet), and achieve new state-of-the-art results. Code and models are available at royyang0714.github.io/3D-MOOD.
• Abstract（参考訳）: モノクロ3Dオブジェクト検出は、ロボティクスやAR/VRといった様々な用途に有用である。 既存のメソッドはクローズドセットの設定に限られており、トレーニングセットとテストセットは同じシーンと/またはオブジェクトカテゴリで構成されている。 しかし、現実世界のアプリケーションは、しばしば新しい環境や新しいオブジェクトカテゴリを導入し、これらの手法に挑戦する。 本稿では,モノクロ3Dオブジェクトをオープンセットで検出し,最初のエンドツーエンドのモノクロ3Dオープンセットオブジェクト検出器(3D-MOOD)を紹介する。 設計した3次元バウンディングボックスヘッドを用いてオープンセット2次元検出を3次元空間に引き上げることを提案する。 対象クエリを事前に幾何学的に条件付けし,様々な場面で3次元推定の一般化を克服する。 性能向上のために,より効率的なクロスデータセットトレーニングのための標準画像空間を設計する。 クローズドセット設定 (Omni3D) とオープンセット設定 (Omni3D to Argoverse 2, ScanNet) の両方で3D-MOODを評価し, 最新の結果を得た。 コードとモデルはroyyang0714.github.io/3D-MOODで利用可能である。

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