centernet目标检测

CenterNet是一种基于单阶段目标检测框架的实时目标检测算法，由清华大学视觉计算实验室于2019年提出。它的核心思想在于直接预测每个物体中心点及其对应的尺度，而不是像其他方法那样先生成候选区域再进行分类和定位。CenterNet通过一个单一的网络同时预测密集的关键点（通常是物体的中心位置）和对应的尺寸信息，这种方法显著减少了后续处理的复杂度。

CenterNet利用了特征金字塔网络（Feature Pyramid Network, FPN）来处理不同尺度的目标，这使得它能够检测到图像中从大到小的各种尺寸的对象。它采用了一种称为"Anchor-free"的设计，消除了传统anchor-based方法所需的锚框搜索过程，提高了检测速度和精度。