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我一直在努力了解如何CornerNet可以,但我不知道建筑的一些部分。

首先,作者提到有3个不同的部分可以被预测为热图、嵌入和偏移。

此外,在本文,据指出,网络在Coco DataSet上培训,该数据集具有边界框和类注释。

在我看来,由于CornerNet是基于检测左上角和右下角,热图的ground-truth标签应该由带有类分数的边界框的左上角和右下角像素位置组成(但我可能是错的)。热图的用途是什么?

此外,对于嵌入部分,作者使用了地面真实像素位置的拉力和推动丢失,以找出哪个角对对对象属于哪个对象,但我不明白如何支持这种丢失。如何回到嵌入损失?

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