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CenterNet es un modelo de detección de objetos clave y sin anclaje que se utiliza como base para los recientes detectores de objetos sin anclaje de última generación. Este tutorial explica los fundamentos de CenterNet, discutiendo cómo representa los objetos como puntos clave y utiliza tres cabezas para las predicciones: mapa de calor de puntos clave, desplazamiento local y tamaño del objeto. El modelo opera tomando una imagen de entrada y generando predicciones de un tamaño específico basado en el paso de salida del modelo. Los valores del mapa de calor se asignan a través de un método de distancia exponencial, con valores que disminuyen a medida que se alejan del centro del objeto.
