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CenterNet es un modelo de detección de objetos sin anclaje revolucionario utilizado en los detectores de última generación recientes. Este tutorial en video explica cómo funciona CenterNet al representar objetos como puntos clave y utilizar tres cabezales para mapas de calor de puntos clave, desplazamientos locales y tamaños de objetos. El modelo predice las ubicaciones de los objetos en función de las dimensiones de la imagen de entrada y el paso de salida del modelo. Los valores del mapa de calor son exponenciales, con un valor de 1 en el centro del objeto que disminuye exponencialmente a medida que se aleja. Comprender los fundamentos de CenterNet y comparar diferentes estructuras es crucial para la detección de objetos.
