論文の概要: Joint 2D-3D Segmentation and Association in Street-level Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.26725v1
• Date: Tue, 26 May 2026 09:04:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-27 17:51:41.773317
• Title: Joint 2D-3D Segmentation and Association in Street-level Imaging
• Title（参考訳）: ストリートレベルイメージングにおける関節2D-3Dセグメンテーションと関連性
• Abstract要約: 本研究は,関節2D-3Dセグメンテーションとアソシエーションのための統一的な枠組みを提案する。 3D駆動型アソシエーション機構は、従来の2D多目的追跡を置き換える。 実験では、地下構造配列とより堅牢なアイデンティティ保持のカバレッジが大幅に改善された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.70317918218011
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate interpretation of street-level imagery is essential for large-scale urban mapping and the creation of Spatial Digital Twin (SDT) environments. This work presents a unified framework for joint 2D-3D segmentation and association that integrates visual semantics with multi-view geometric reasoning. Unlike conventional approaches that rely heavily on sequential frames for temporal tracking, our method leverages zero-shot detection and segmentation together with structure-from-motion reconstruction to establish stable cross-view correspondences. A 3D-driven association mechanism replaces traditional 2D multi-object tracking, using geometric consistency to guide identity preservation across wide-baseline viewpoints and varying imaging conditions. By combining 2D texture cues with global 3D context, the proposed pipeline is well-suited for scalable street-level processing and can be used for a variety of object types. Experiments demonstrate substantially improved coverage of ground-truth sequences and more robust identity retention compared to state-of-the-art 2D-only tracking methods, achieving a 22% performance gain in challenging urban scenarios.
• Abstract（参考訳）: 街路画像の正確な解釈は、大規模都市マッピングと空間デジタル双対(SDT)環境の構築に不可欠である。 本研究は,視覚的意味論と多視点幾何学的推論を統合した,関節2D-3Dセグメンテーションとアソシエーションのための統合フレームワークを提案する。 時間的追跡のためにシーケンシャルなフレームに大きく依存する従来の手法とは異なり、この手法はゼロショット検出とセグメンテーションと構造からの再構成を併用して安定なクロスビュー対応を確立する。 3D駆動型アソシエーション機構は、幾何学的整合性を利用して、幅広いベースラインの視点と様々な撮像条件にわたるアイデンティティの保存を誘導する、従来の2D多目的追跡を置き換える。 2次元テクスチャキューとグローバルな3Dコンテキストを組み合わせることで、提案するパイプラインは、スケーラブルなストリートレベル処理に適しており、さまざまなオブジェクトタイプに使用することができる。 実験は、最先端の2Dのみの追跡手法と比較して、地中構造配列のカバレッジを大幅に改善し、より堅牢なアイデンティティ保持を実現し、挑戦的な都市シナリオにおいて22%のパフォーマンス向上を実現した。

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