本文记录了对Semantic Fusion（语义SLAM）开源框架的代码阅读笔记，该框架基于Elastic Fusion并结合FCN和CRF。文章介绍了项目的整体结构，包括caffe_semanticfusion（深度网络调用）、elasticfusionpublic（Elastic Fusion部分）和src（主要实现语义融合的部分）。在src模块中，详细剖析了main函数的流程和SemanticFusionInterface及SemanticFusionCuda的功能，涉及概率图、最大概率图的维护以及GPU上的处理操作。
semantic fusion是基于elastic fusion，结合FCN和CRF的语义SLAM开源框架。最近在看语义SLAM，觉得这篇文章不错，代码也有开源，就读了代码，力求搞懂代码流程，参考其程序的组织实现方式。
目前只看了src部分，elastic fusion部分的论文还没有读，读过之后再来读代码。不过其中接口封装的比较好，难度倒不是很大。
一、程序框架
项目分三个模块：
1. caffe_semanticfusion
负责深度网络的调用。所用的模型（.prototxt,.caffemodel在其中）。
2. elasticfusionpublic
elastic fusion部分。
3. src
含有caffe模块和elastic fusion模块的接口，以及semantic fusion部分的实现（主要是数据关联），还有一些语义部分的gui实现和其他功能函数。
二、 src模块
1. main函数
主要对象
caffe：caffe接口的对象，用于初始化网络、调用网络处理帧图像。
semantic_fusion：semanti
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