无监督可靠地学习：检测、跟踪和生成行走的行人 2018

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Sequential Attend, Infer, Repeat: Generative Modelling of Moving Objects 顺序注意、推断、重复:运动物体的生成模型 code: github.com/akosiorek/sqair   https://arxiv.org/pdf/1806.01794 这些模型最大的问题是太慢（模型结构复杂是正常的），快速版本也不够快 Object-Centric：Faster Attend-Infer-Repeat   2019，场景理解建模思路2 摘要 我们介绍了一种名为Sequential Attend, Infer, Repeat (SQAIR)的可解释深度生成模型，用于处理移动物体的视频。SQAIR能够在整个帧序列中可靠地发现并跟踪物体，并且可以根据当前帧生成未来的帧，从而模拟物体的预期运动。这是通过在模型的潜在变量中显式编码物体的存在、位置和外观来实现的。SQAIR保留了其前身Attend, Infer, Repeat (AIR, Eslami等人，2016)的所有优势，包括以无监督的方式学习，并解决了其缺点。我们使用一个移动的多MNIST数据集来展示AIR在检测重叠或部 ………………………………