object-centric-reasoning

本文提出了一种两阶段的神经符号框架，利用弱监督（仅需 1% 的标签）结合基于 Slot 的变分自编码器（VAE），学习用于以对象为中心的视觉推理的可解释符号，在领域泛化方面优于基础模型。