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<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。
