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 `Probabilistic two-stage detection`<br>
 [论文链接](https://arxiv.org/abs/2103.07461)
 ## 模型结构
-Centernet对于输入图像(512,512,3)，下采样率为4，CenterNet将得到平面大小为(128,128)的输出. CenterNet的prediction head也由三个分支组成，分别为heatmap head，dimension head和offset head
+Centernet对于输入图像(512,512,3)，下采样率为4，CenterNet将得到平面大小为(128,128)的输出。CenterNet的prediction head也由三个分支组成，分别为heatmap head，dimension head和offset head。
 ![模型结构](resources%2Fimg.png)
 ## 算法原理
  CenterNet是一种anchor free的目标检测算法,就是直接回归检测到的物体而不是回归anchors,不需要提前设定anchors
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 ## result
 ![demo.jpg](resources%2Fdemo.jpg)
 ### 精度
-|       模型名称       | batchsize | amp混精 |  精度  |
+|       模型名称       | batchsize | amp混精 |  Box AP  |
 |:----------------:|:---------:|:-----:|:----:|
 | centernet-update |    16     |  off  | 40.1 |
 ## 应用场景