本文是论文<UPSNet: A Unified Panoptic Segmentation Network>的阅读笔记，该论文提出了全景分割模型UPSNet，使用ResNet-FPN作为backbone，采用Mask R-CNN作为实例分割网络，FPN+可变形卷积作为语义分割网络，通过启发式算法设计全景分割头，最终的得到一个端到端的全景分割模型。在Cityscape、COCO数据集上达到SOTA。
本文是论文<Deformable Convolutional Networks>的阅读笔记，该论文提出了可变形卷积(Deformable convolation)和可变形RoI池化这两个模块，借鉴了STN的思路，提高了CNNs建模几何形变的能力。实验展示了可变形卷积提高了目标检测和语义分割的精度，而仅需很小的代价。
本文是论文<Panoptic Segmentation>的阅读笔记，该论文提出了 全景分割(panoptic segmentation，PS) 任务，并定义了评估指标 panoptic quality(PQ)，对PS的标注进行人类一致性研究，并最后给出全景分割的baseline。
本文基于curses库，通过python程序调用终端命令实现一个自动壁纸更换程序。
本文是论文<Mask R-CNN>的阅读笔记，该论文在Faster R-CNN的基础上提出了实例分割模型Mask R-CNN。要点：提出RoIAlign，增加全卷积网络分枝预测mask，mask和class解耦合。结果：在COCO的实例分割和目标检测任务上都是获得SOTA。
本文是论文<Feature Pyramid Networks for Object Detection>的阅读笔记，该论文提出了特征金字塔网络(FPN)，将卷积神经网络构造为特征金字塔，可以构建高层次语义特征图。FPN与Faster R-CNN结合，获得COCO目标检测的SOTA。
本文记录了OpenCV中Mat数据结构的数据类型、成员变量、成员函数，以及图片读取、图片写入等API。
本文总结了C++线性代数库Eigen的基本使用，主要是是几何方面各种数据类型的转换。
本博文总结了ROS中TF(坐标转换)的相关用法，包括数据类型、监听器、广播器、异常、TF与Eigen的转换等API。
本文记录了ROS中调用ORB-SLAM2的过程，并在rviz中显示ORB-SLAM2的位姿估计结果。
