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la generación de ap, solo se utiliza el canal correspondiente a la clase del objeto. Los desplazamientos locales predicen los desplazamientos del centro del cuadro delimitador desde el punto clave correspondiente. El tamaño del objeto produce el ancho y la altura del cuadro delimitador. CenterNet utiliza una función de pérdida focal para entrenar el modelo, que otorga más peso a los ejemplos difíciles. También utiliza pérdida L1 para tareas de regresión. El video explica diferentes arquitecturas de backbone utilizadas en CenterNet, como ResNet, DLA y Hourglass. Estos backbones juegan un papel crucial en el rendimiento del modelo. Comprender los componentes clave de CenterNet y las funciones de pérdida es esencial para cualquier persona que trabaje en la detección de objetos sin anclaje. CenterNet es un avance fundamental en la detección de objetos sin anclaje, sirviendo como la base para los recientes detectores de objetos sin anclaje. Este tutorial en video explora la funcionalidad de CenterNet, las funciones de pérdida y compara varias arquitecturas de backbone. Los objetos se representan como puntos clave, con el modelo prediciendo salidas basadas en las dimensiones de la imagen de entrada. El modelo tiene tres cabezas para mapas de calor de puntos clave, desplazamientos locales y tamaños de objetos, utilizando distancia exponencial para los valores del mapa de calor. Se utilizan funciones de pérdida focal y L1 para el entrenamiento, y diferentes arquitecturas de backbone como ResNet y Hourglass impactan significativamente en el rendimiento del modelo. Comprender los componentes y métodos de entrenamiento de CenterNet es vital para proyectos de detección de objetos sin anclaje.
