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CenterNet es un avance significativo en la detección de objetos sin anclaje, con detectores recientes influenciados por sus conceptos. Este tutorial en video de LearnopenCV profundiza en los fundamentos de CenterNet, explicando sus principios de funcionamiento y funciones de pérdida. Los objetos se representan como puntos clave o centros de cajas delimitadoras, con el modelo generando predicciones basadas en las dimensiones de la imagen de entrada y el paso de salida del modelo. El modelo cuenta con tres cabezas para mapas de calor de puntos clave, desplazamientos locales y tamaños de objetos, con valores de mapas de calor que disminuyen exponencialmente desde el centro del objeto. Esta comprensión es crucial para entender las complejidades de CenterNet.
