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enterNet是在2019年论文Objects as points中提出，相比yolo，ssd，faster_rcnn依靠大量anchor的检测网络，CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络，在速度和精度上都比较有优势，值得学习下。
对于CenterNet的理解主要在于四方面：网络结构，heatmap生成，数据增强，loss函数理解。
- CenterNet网络结构
除了检测任务外，CenterNet还可以用于肢体识别或者3D目标检测等，因此CenterNet论文中提出了三种backbone的网络结构，分别是Resnet-18， DLA-34和Hourglass-104, 三种backbone准确度和速度如下：
Resnet-18 with up-convolutional layers : 28.1% coco and 142 FPS
DLA-34 : 37.4% COCOAP and 52 FPS
Hourglass-104 : 45.1% COCOAP and 1.4 FPS
CenterNet网络比较简单，主要包括resnet50提取图片特征，然后是反卷积模块Deconv(三个反卷积)对特征图进行上采样，最后三个分支卷积网络用来预测heatmap, 目标的宽高和目标的中心点坐标。值得注意的是反卷积模块，其包括三个反卷积组，每个组都包括一个3*3的卷积和一个反卷积，每次反卷积都会将特征图尺寸放大一倍，有很多代码中会将反卷积前的3×3的卷积替换为DCNv2(Deformable ConvetNets V2)来提高模型拟合能力。
关于DCN(Deformable ConvetNets)参见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/， https://zhuanlan.zhihu.com/p/
CenterNet的模型计算流程如下：
图片缩放到512×512尺寸(长边缩放到512，短边补0)，随后将缩放后1x3x512x512的图片输入网络
图片经过resnet50提取特征得到feature1尺寸为1x2048x16x16
feature1经过反卷积模块Deconv，三次上采样得到feature2尺寸为1x64x128x128
将feature2分别送入三个分支进行预测，预测heatmap尺寸为1x80x128x128(表示80个类别)，预测长宽尺寸为1x2x128x128(2表示长和宽)，预测中心点偏移量尺寸为1x2x128x128(2表示x, y)
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