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CenterNet es un avance crucial en la detección de objetos sin anclaje, con detectores de última generación recientes construidos sobre sus conceptos. Este tutorial profundiza en los fundamentos de CenterNet, explicando cómo representa los objetos como puntos clave y utiliza un modelo para predecir sus posiciones. El modelo incluye tres cabezales para mapas de calor, desplazamientos locales y tamaños de objetos, con valores de mapa de calor asignados en función de la distancia exponencial desde el centro del objeto. Comprender el funcionamiento de CenterNet, las funciones de pérdida y las opciones de backbone es clave para dominar las técnicas de detección de objetos sin anclaje.