马浩飞丨博客

FFB6D相当于在特征提取阶段就将RGB和点云信息进行了融合，然后进行实例分割和关键点检测。

本文提出了一种异形架构，对两个数据源（RGB和深度图）进行分别处理，并用一种新型的dense fusion network提取像素级稠密特征，从中估计姿态。

尝试测试PVNet，中途放弃。

解决物体之间的遮挡和聚集增加的6D位姿估计的难度，通过主干网络加ICP点配对的方式实现位姿估计。

对机器人的软件开发的离不开ROS，可操作界面离不开Qt，本文介绍在Qt中调用ROS库的方法。

介绍了Qt中的模态/非模态对话框，以及标准对话框。

介绍了QMainWindow相关的实现方法，包括菜单栏、工具栏、状态栏、铆接部件、中心部件等。

信号与槽是QT中最重要的概念之一，信号与槽可以实现发送端和接收端的信号传输，是qt各种操作的基础。

介绍了QT的基础，并给出了QT第一个程序的创建过程（空窗口与按钮）。介绍了信号和槽的概念与最简单的按下按钮关闭窗口功能的实现。

目标检测的基本实现方法，从目标定位开始，总结了特征点检测、目标检测、滑动窗口法、NMS非极大抑制等目标检测的算法。