論文の概要: WildDet3D: Scaling Promptable 3D Detection in the Wild

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.08626v1
• Date: Thu, 09 Apr 2026 16:00:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-13 17:57:53.502242
• Title: WildDet3D: Scaling Promptable 3D Detection in the Wild
• Title（参考訳）: WildDet3D: 野生での3Dのスケーリング
• Abstract要約: テキスト,ポイント,ボックスプロンプトを受信し,推定時に補助的な深度信号を組み込むことができる統合幾何認識アーキテクチャであるWildDet3Dを導入する。 これまでで最大のオープンな3D検出データセットであるWildDet3D-Dataは、既存の2Dアノテーションから候補となる3Dボックスを生成し、人間による検証のみを保持することで構築されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.34808264532982
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding objects in 3D from a single image is a cornerstone of spatial intelligence. A key step toward this goal is monocular 3D object detection--recovering the extent, location, and orientation of objects from an input RGB image. To be practical in the open world, such a detector must generalize beyond closed-set categories, support diverse prompt modalities, and leverage geometric cues when available. Progress is hampered by two bottlenecks: existing methods are designed for a single prompt type and lack a mechanism to incorporate additional geometric cues, and current 3D datasets cover only narrow categories in controlled environments, limiting open-world transfer. In this work we address both gaps. First, we introduce WildDet3D, a unified geometry-aware architecture that natively accepts text, point, and box prompts and can incorporate auxiliary depth signals at inference time. Second, we present WildDet3D-Data, the largest open 3D detection dataset to date, constructed by generating candidate 3D boxes from existing 2D annotations and retaining only human-verified ones, yielding over 1M images across 13.5K categories in diverse real-world scenes. WildDet3D establishes a new state-of-the-art across multiple benchmarks and settings. In the open-world setting, it achieves 22.6/24.8 AP3D on our newly introduced WildDet3D-Bench with text and box prompts. On Omni3D, it reaches 34.2/36.4 AP3D with text and box prompts, respectively. In zero-shot evaluation, it achieves 40.3/48.9 ODS on Argoverse 2 and ScanNet. Notably, incorporating depth cues at inference time yields substantial additional gains (+20.7 AP on average across settings).
• Abstract（参考訳）: 単一の画像から3Dで物体を理解することは、空間知性の基盤である。 この目標に向けた重要なステップは、入力されたRGB画像からオブジェクトの広さ、位置、方向を再現するモノクロ3Dオブジェクト検出である。 オープンな世界で実用化するには、そのような検出器は閉集合圏を超えて一般化し、多様な急激なモダリティをサポートし、利用可能であれば幾何学的手がかりを活用する必要がある。 既存のメソッドは1つのプロンプトタイプ用に設計されており、追加の幾何学的キューを組み込むメカニズムが欠如している。 この作業では、両方のギャップに対処します。 まず、テキスト、ポイント、ボックスプロンプトをネイティブに受け付け、推論時に補助的な深度信号を組み込むことができる統合幾何認識アーキテクチャであるWildDet3Dを紹介する。 第2に、既存の2Dアノテーションから候補3Dボックスを生成し、人間認証されたものだけを保持し、13.5Kのカテゴリで100万以上の画像を生成することで、これまでで最大のオープン3D検出データセットであるWildDet3D-Dataを提示する。 WildDet3Dは、複数のベンチマークと設定にまたがって、最先端の新たな状態を確立する。 オープンワールド設定では、新たに導入されたWildDet3D-Benchで22.6/24.8 AP3Dをテキストとボックスプロンプトで達成します。 Omni3Dでは、テキストとボックスプロンプトでそれぞれ34.2/36.4 AP3Dに達する。 ゼロショット評価では、Argoverse 2とScanNetで40.3/48.9 ODSを達成する。 特に、推論時に深さキューを組み込むことで、かなりの利得が得られる(設定全体で平均20.7 AP)。

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