本文提出了一种弱监督学习的三维物体检测框架，利用二维和三维领域的约束，无需三维标签即可建立关联。该方法在KITTI数据集上表现优异，性能与先进方法相当。通过引入先验模块和空间约束，仅依赖2D注释，显著提高了3D边界框的质量，减少了人工标注时间。