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使用PyTorch搭建CenterNet之三，损失函数部分。

使用PyTorch搭建CenterNet之二，训练数据处理部分。

使用PyTorch搭建CenterNet之一，网络结构部分。

目标检测算法一般可分为anchor-based、anchor-free两大类，区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框。

将数据提取、图像增广等功能封装到一起，并实现批量加载。

与一般的图像增广方法略有不同，在目标检测的图像增广的过程中，还要考虑图片扭曲后框（box）的位置，也就是框的位置要跟着图像的改变进行改变。

上一个案例的数据集是目标检测中的一种特殊情况，数据提取功能比较简单，现在对其进行拓展，使之能满足大部分目标检测项目的需要。

使用Kaggle.com上的一个包含了3类蔬菜共373个已标注了目标边框的小型数据集完成目标检测的入门。

目标检测算法中有几种标识物体位置的框，本文介绍如何将其在图像中可视化呈现。

检测算法可能对同一目标产生多次检测的结果，这就需要使用某些算法对检测框去重。