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CenterNet es una innovación clave en la detección de objetos sin anclaje, con muchos detectores de vanguardia construidos sobre sus principios. Este tutorial explora los fundamentos de CenterNet, explicando cómo representa los objetos como puntos clave y la estructura de sus salidas de predicción. El modelo utiliza tres cabezas clave: mapa de calor de puntos clave, desplazamiento local y tamaño del objeto, con valores de mapa de calor asignados en función de la distancia exponencial desde el centro del objeto. Comprender el funcionamiento de CenterNet y las funciones de pérdida es crucial para aprovechar sus ventajas en tareas de detección de objetos.