多示例学习 (multi-instance learning, MIL) 学习路线 (归类、重点文章列举、持续更新)

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说明:本文在于能够让大家能够更加快速地了解MIL这个领域,因此将从以下几个方面重点介绍MIL:

  1. MIL背景介绍;
  2. 理论MIL概述:
    • 注意力网络;
    • 对比学习;
    • 介入学习;
    • 强化学习;
    • GAN;
  3. 应用MIL概述:
    • 全幻灯片分类;
    • 视频异常检测;
    • 图像分类;
    • 调制识别;
    • Benchmark;
  4. MIL交叉领域:
    • 多示例多标签;
    • 多示例偏标签;
    • 多分类分布外检测;
    • 多示例对抗攻击;
    • 多模态多示例;

注:欢迎和我进一步交流,可以加入我建立的QQ群 (2024年1月15日建立,没啥人hhh):

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