视频目标中心学习

重建引导的槽课程：解决视频目标中心学习中的目标过分割问题

Reconstruction-Guided Slot Curriculum: Addressing Object Over-Fragmentation in Video Object-Centric Learning

针对槽注意力模型在视频目标中心学习中普遍存在的过分割问题，提出按重建误差逐步扩展槽容量的课程式训练策略，并配合结构感知损失与循环推理提升时序一致性；这套「按需分配表征容量」的思路可直接迁移到任何使用固定槽/查询数量的视频或图像密集预测模型（如 DETR 类查询、视频实例分割）。