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)

0 要点

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)：