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CenterNet es un desarrollo crucial en la detección de objetos sin anclaje, con detectores recientes basados en él. Este tutorial explica cómo funciona CenterNet representando objetos como puntos, utilizando tres cabezales para mapas de calor de puntos clave, desplazamiento local y tamaño del objeto. El modelo predice las ubicaciones de los objetos basándose en las dimensiones de la imagen de entrada y el paso de salida del modelo. Los valores del mapa de calor se asignan exponencialmente según la distancia desde el centro del objeto, con C canales para diferentes clases de objetos. Este video proporciona información sobre los fundamentos de CenterNet y compara sus diversas estructuras.
