如何从入门到精通，全面理解Cornernet的原理和应用？
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本文共计1794个文字，预计阅读时间需要8分钟。
CornerNet：目标检测，定义为目标点的左上角和右下角位置。论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244，代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet。通过卷积神经网络预测目标点的左上角和右下角位置。
CornerNet-
论文地址：arxiv.org/abs/1808.01244
-
论文代码：github.com/princeton-vl/CornerNet
CornerNet将目标检测定义为左上角点和右下角点的检测。网络结构如图1所示，通过卷积网络预测出左上角点和右下角点的热图，然后将两组热图组合输出预测框，彻底去除了anchor box的需要。论文通过实验也表明CornerNet与当前的主流算法有相当的性能，开创了目标检测的新范式。
CornerNet的结构如上图所示，使用hourglass网络作为主干网络，通过独立的两个预测模块输出两组结果，分别对应左上角点和右下角点，每个预测模块通过corner池化输出用于最终预测的热图、embedding向量和偏移。
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CornerNet：目标检测，定义为目标点的左上角和右下角位置。论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244，代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet。通过卷积神经网络预测目标点的左上角和右下角位置。
CornerNet-
论文地址：arxiv.org/abs/1808.01244
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论文代码：github.com/princeton-vl/CornerNet
CornerNet将目标检测定义为左上角点和右下角点的检测。网络结构如图1所示，通过卷积网络预测出左上角点和右下角点的热图，然后将两组热图组合输出预测框，彻底去除了anchor box的需要。论文通过实验也表明CornerNet与当前的主流算法有相当的性能，开创了目标检测的新范式。
CornerNet的结构如上图所示，使用hourglass网络作为主干网络，通过独立的两个预测模块输出两组结果，分别对应左上角点和右下角点，每个预测模块通过corner池化输出用于最终预测的热图、embedding向量和偏移。