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深度生成先验模型代码（ECCV 2020 大会口头报告）
End-to-End SLAM with camera calibration, monocular prior integration and dense Rendering
RoHM（基于扩散模型的鲁棒人体运动重建）的官方PyTorch代码
Code for CVPR 2022 paper "Generating Useful Accident-Prone Driving Scenarios via a Learned Traffic Prior"
用于图像目标导航的拓扑语义图记忆（CoRL 2022 大会口头报告）
CVPR25(Highlight)-Unified Perceptual and Task-Oriented Image Restoration Model Using Diffusion Prior
论文《用于学习自然光照先验的旋转等变条件球面神经场》的代码，已被NeurIPS 2022接收！论文链接：https://arxiv.org/abs/2206.03858
重新着色并增强眼底图像。视网膜眼底图像增强工具包（IETK-Ret）。
Official Code for “PriorCLIP: Visual Prior Guided Vision-Language Model for Remote Sensing Image-Text Retrieval”
NeurIPS 2021 论文“BooVAE：用于变分自编码器持续学习的增强方法”的代码库。论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.11853
论文《基于脑电图的癫痫亚型分类的专家混合模型》的官方代码。
线性模型中黑盒尖峰板变分推断示例
GraphPFN: A Prior-Data Fitted Graph Foundation Model
基于暗/亮通道先验的夜间低照度图像增强方法
Official implementation of the paper "Understanding Language Prior of LVLMs by Contrasting Chain-of-Embedding"
SimbaML是一个一体化框架，它通过合成数据增强将微分方程（ODE）模型的先验知识整合到机器学习（ML）过程中。它允许通过稀疏化和添加噪声方便地生成逼真的合成数据。此外，我们的框架还为各种机器学习实验（例如迁移学习）提供了可定制的流程。
一种用于自动驾驶的Transformer神经网络，可以预测周围车辆、行人和骑车人的未来行为。
利用编码器-解码器卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆网络 (LSTM) 和暗通道先验技术，在雾霾环境下实现鲁棒的车道线检测
A PyTorch implementation of paper "PFENet: Prior Guided Feature Enrichment Network for Few-shot Segmentation".
这个仓库用于AIN311课程项目“眼动追踪与先验知识”。
