简化的CenterNet仅用于目标检测的源代码
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简介：
这段简介可以这样描述：简化的CenterNet仅用于目标检测的源代码是一款专注于简化版CenterNet模型的开源项目，旨在提供高效、简洁的目标检测解决方案。此代码专为研究和开发者设计，易于使用且适应性强。
基于CenterNet简化后的目标检测源代码结构如下：
（一）目录层级：
- data：包含训练数据，目前只存放了太平洋汽车网的车牌位置识别训练集。
- exp：用于存储训练过程中的日志文件。
- images：验证图片存放的位置。
- models：保存在训练过程中生成的各种模型文件。
- src：源代码所在目录。
（二）文件说明：
dataset:
-- CtdetDataset.py: 负责读取并预处理图像数据。
detector:
-- CtdetDetector.py: 处理预测推理流程的脚本。
model:
存放各种BackBone架构相关的模型代码。
prune:
-- prune.py: 实现Slimming裁剪方法的文件。
train:
-- CtdetTrainer.py: 控制训练过程的主要逻辑。
-- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI进行网络裁剪优化后的训练流程脚本。
-- losses.py: 包含各种损失函数计算的方法，用于指导模型学习方向和速度。
utils:
-- image.py: 提供图像处理功能的模块，包括高斯变换、调整亮度及饱和度等操作。
-- logger.py: 日志记录管理工具。
src:
-- demo_3dcar_ai.py: 该脚本用于对单张图片进行预测推理演示。
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