CatFree3D：与类别无关的基于扩散的3D物体检测

本研究解决了图像基础的3D物体检测在泛化能力上的不足，提出一种新的管道将3D检测与2D检测和深度预测解耦，采用扩散方法提升检测精度并支持类别无关的检测。此外，还引入了标准化匈牙利距离（NHD）度量，旨在更准确地评估3D检测结果，克服传统IoU和GIoU度量的局限。实验结果表明，该方法在不同物体类别和数据集上实现了最先进的准确性和强泛化能力。