基于CenterNet简化后只做目标检测的源代码， 各个文件说明： （一）目录层级 data：存放训练数据，目前只存放了太平洋汽车网的训练数据，主要是识别车牌的位置。只有训练集的数据。 exp：训练中日志存放的位置 images：验证时候图片存放的位置 models：存放训练过程中产生的模型 src：源代码 （二）文件说明： dataset: -- CtdetDataset.py: 读取图片并进行预处理 detector: -- CtdetDetector.py: 预测推理流程 model: 存放各个BackBone的模型代码 prune: -- prune.py: Slimming裁剪方法 train: -- CtdetTrainer.py: 训练主体流程 -- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI裁剪训练主体流程 -- losses.py: 训练中各种loss的计算方法 utils: -- image.py: 图像处理方法，包括高斯变化，调整亮度、饱和度等方法 -- logger.py: 日志处理方法 src: -- demo_3dcar_ai.py: 一张图片推

本课程学习的数值计算方法： 1. 插值法 2. 函数拟合方法 3. 数值积分与微分 4. 线性方程组直接解法 5. 线性方程组迭代解法 6. 非线性方程迭代解法 7. 特征值与特征向量的计算 8. 常微分方程数值解法 包括以上8和实验的matlab程序以及实验报告。

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