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CenterNet es una técnica clave en la detección de objetos sin anclajes, lo que lleva a los detectores recientes sin anclajes. Este tutorial en LearnopenCV profundiza en los fundamentos de CenterNet, incluyendo su representación de objetos como puntos clave y las dimensiones de salida de la predicción. El modelo cuenta con tres cabezas, cada una con una función específica. Los valores del mapa de calor se determinan por la distancia exponencial, con valores más altos más cerca del centro del objeto. El tutorial también compara diferentes estructuras de red utilizadas en CenterNet.
