Trabajar con documentos puede ser una tarea desalentadora. Cada formato tiene sus peculiaridades, lo que a menudo resulta en soluciones complejas o en la dependencia de descargas de software desconocido para eludirlas. Afortunadamente, hay una solución que hará que esta tarea sea más agradable y menos arriesgada.
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CenterNet es un avance significativo en la detección de objetos sin anclaje, sirviendo como la base para los detectores avanzados recientes. Este tutorial profundiza en los conceptos básicos de CenterNet, explicando su funcionamiento utilizando puntos clave para representar objetos y empleando tres cabezales para la predicción. El modelo genera mapas de calor con valores de distancia exponencial, asignando valores altos en el centro del objeto que disminuyen exponencialmente con la distancia. Además, el video explora las funciones de pérdida de CenterNet y compara diferentes arquitecturas de backbone.
