以前用linux系统基本都在我的服务器上或者是在win上进行，从没有在M1上进行创建，因此走了一些坑吧，这里会列出我的详细安装步骤。下载镜像镜像的下载网站：https://www.centos.org/download/在该网站中，不管是Everything，还是Minimal镜像，只要一运行，在初始的InstallCentos界面就无法进行跳转，点击后还是显示当前界面。因此这些镜像都没法用，后来找了一个镜像，可以搭建成功：链接:https://pan.baidu.com/s/1hu_AD2mr8XtqmH1mOz7OYQ提取码:yyds下载后，只需要使用FastZip解压即可。👉镜像来源：h
一、VINSFusionVINSFusion是一种基于优化的多传感器状态估计器，可实现自主应用（无人机、汽车和AR/VR）的精确自我定位。VINSFusion是VINSMono的扩展，支持多种视觉惯性传感器类型（单摄像机+IMU、双目相机+IMU，或纯双目相机），且支持将VINS与GPS融合。主要特点如下：(1)支持多传感器（双目相机/单目相机+IMU/双目相机+IMU）(2)实时camera-imu外参校准（相机和IMU之间的转换）(3)实时同步时间校准（相机和IMU之间的时间偏移）(4)闭环可视化下图为VINSFusion整体框架节点数据流从VINSFusion整体框架，可以很清楚数据流。
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【论文解读】AttentionalFeatureFusion一、研究背景二、Multi-scaleChannelAttentionModule（MS-CAM）三、AttentionalFeatureFusion（AFF）四、IterativeAttentionalFeatureFusion（IAFF）五、实例：替换ResNet,FPN和InceptionNet中的特征融合六、实验1数据集及实验设置2消融实验3对比实验首先附上论文地址和代码：论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/9423114代码地址：https://github.com/Yimia
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AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者OucQxw，知乎原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/424031096论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2009.14082.pdfGithub代码地址：https://github.com/Yimia
AttentionalFeatureFusion注意力特征融合最近看到一篇比较不错的特征融合方法，基于注意力机制的AAF，与此前的SENet、SKNet等很相似，但AFF性能优于它们，并且适用于更广泛的场景，包括短和长跳连接以及在Inception层内引起的特征融合。AFF是由南航提出的注意力特征融合，即插即用！本篇博客主要参考自知乎作者OucQxw，知乎原文地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/424031096论文下载地址：https://arxiv.org/pdf/2009.14082.pdfGithub代码地址：https://github.com/Yimia
一、应用介绍”所有网页都是客户端“为fusionapp的核心概念，让我们利用它可以快速的做出属于自己的应用。由于作者已经停止更新原版app，文章采用FA重制版完成。成品展示：体验下载：下载链接:https://wwp.lanzoup.com/iIKXF0mxu1gd提取码:xcvbfusionapp重制版（简称FA重制版）下载地址:关注【产品经理不是经理】gzh，回复【fa】即可获取下载链接。二、界面介绍2.1.应用界面点击左下角＋号可以新建工程。点击左上角三横可以打开侧滑栏，主要包括图标仓库、配色方案、加固方案、系统设置等一些基础功能。点击左上角三个点，可以看到导入FA工程、导入助手等，这里
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