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CenterNet revoluciona la detección de objetos sin anclajes y es la base de los detectores de última generación recientes. Este video explica sus fundamentos, incluyendo la representación de objetos como puntos clave y la utilización de tres cabezas para diferentes predicciones. El modelo genera predicciones basadas en las dimensiones de la imagen de entrada y un paso de salida del modelo. Utiliza mapas de calor de puntos clave con asignación de distancia exponencial para determinar la presencia y clase del objeto. Comprender el funcionamiento de CenterNet y las funciones de pérdida es crucial para las tareas de detección de objetos.
