論文の概要: Leveraging 2D-VLM for Label-Free 3D Segmentation in Large-Scale Outdoor Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.02029v1
• Date: Mon, 05 Jan 2026 11:42:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:23.049224
• Title: Leveraging 2D-VLM for Label-Free 3D Segmentation in Large-Scale Outdoor Scene Understanding
• Title（参考訳）: 大規模屋外シーン理解におけるラベルフリー3次元セグメンテーションのための2D-VLMの活用
• Authors: Toshihiko Nishimura, Hirofumi Abe, Kazuhiko Murasaki, Taiga Yoshida, Ryuichi Tanida,
• Abstract要約: 提案手法では,仮想カメラを用いた2次元画像上に3Dポイントクラウドを投影し,自然言語プロンプトでガイドされた基礎2Dモデルを介してセマンティックセグメンテーションを行う。 提案手法は既存のトレーニング不要な手法より優れており,教師付き手法に匹敵するセグメンテーション精度を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9351726364879229
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents a novel 3D semantic segmentation method for large-scale point cloud data that does not require annotated 3D training data or paired RGB images. The proposed approach projects 3D point clouds onto 2D images using virtual cameras and performs semantic segmentation via a foundation 2D model guided by natural language prompts. 3D segmentation is achieved by aggregating predictions from multiple viewpoints through weighted voting. Our method outperforms existing training-free approaches and achieves segmentation accuracy comparable to supervised methods. Moreover, it supports open-vocabulary recognition, enabling users to detect objects using arbitrary text queries, thus overcoming the limitations of traditional supervised approaches.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,注釈付き3DトレーニングデータやペアRGB画像を必要としない大規模クラウドデータに対して,新しい3Dセマンティックセマンティックセマンティクス手法を提案する。 提案手法では,仮想カメラを用いた2次元画像上に3Dポイントクラウドを投影し,自然言語プロンプトでガイドされた基礎2Dモデルを介してセマンティックセグメンテーションを行う。 3Dセグメンテーションは、重み付け投票によって複数の視点から予測を集約することで達成される。 提案手法は既存のトレーニング不要な手法より優れており,教師付き手法に匹敵するセグメンテーション精度を実現する。 さらに、オープン語彙認識をサポートし、任意のテキストクエリを使ってオブジェクトを検出できるようにし、従来の教師付きアプローチの制限を克服する。

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