一种经终身元学习改进的逆图形神经-符号架构

我们遵循将视觉表述为逆图形的思想，并针对该任务提出一种新型元素——神经-符号胶囊。它能够前馈地将场景反渲染为语义信息，以及反馈地将语义信息渲染为场景。用于图形基元的初始胶囊集从生成文法获得，并连接为完整的胶囊网络。终身元学习通过少样本学习为其在场景中检测到的新的更复杂对象添加胶囊，持续改进该网络的检测能力。初步结果展示了我们新方法潜力。