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原创 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)
MIL学习路线：归类、重点文章概述 (持续更新ing...)
2024-01-15 20:43:24
8214
4
原创 论文130：TAD-Graph: Enhancing whole slide image analysis via task-aware subgraph disentanglement (TMI)
提出了一种新的框架TAD-Graph，通过将WSI图分解为任务相关和任务无关的子图，从而提高模型的泛化能力和解释性，并减少过拟合和学习捷径的风险
2025-03-05 15:16:08
612
原创 论文129：Attention-challenging multiple instance learning for whole slide image (ECCV‘25, Open)
在已有的MIL方法中，注意力机制往往会集中在一小部分具有辨别性的实例上，这与过拟合密切相关。对此，ACMIL旨在通过减少注意力值的过度集中来提高模型的泛化能力。
2025-01-16 10:38:06
714
原创 论文128：cDP-MIL: Robust multiple instance learning via cascaded Dirichlet process (ECCV‘25 开源)
现有的MIL方法在特征聚合和模型泛化性上存在局限，容易导致过拟合和不准确的预测结果。为此，提出了一种基于级联Dirichlet过程 (cDP) 的贝叶斯非参数模型。
2024-11-22 18:10:36
798
原创 论文127：CoD-MIL: Chain-of-diagnosis prompting multiple instance learning (IEEE TMI‘24，开源)
借鉴自然语言处理中的链式思考 (CoT) 提示方法和病理学家的诊断先验，通过引入逐步的文本提示先验知识，将复杂的诊断过程分解为从低倍到高倍的逐步子过程，以提高模型的泛化能力和可解释性。
2024-11-15 15:09:06
980
原创 论文126：DGR-MIL: Exploring diverse global representation in MIL for WSI classification (ECCV‘25)
现有的MIL方法主要关注实例之间的相关性，而忽视了实例本身的内在多样性。这种忽视可能导致模型在预测时错误地聚合实例，从而影响分类性能。因此，DGR-MIL旨在通过建模实例的多样性来提高WSI分类的准确性和效率。
2024-11-01 17:37:30
1124
原创 论文125：CAMIL: Context-aware multiple instance learning for cancer detection and subtyping (ICLR‘24)
已有基于注意力的MIL模型在分析WSI时常常忽略了肿瘤和邻近区块的上下文信息，导致分类错误。对此，CAMIL提出了邻居约束注意力机制，并将上下文约束作为先验知识，以提高局部肿瘤的检测和分类能力。
2024-10-31 15:54:50
652
原创 论文124：SAM-MIL: A spatial contextual aware multiple instance learning approach for WSI (MM‘24, 开源)
提出了一种新的MIL框架——SAM-MIL，通过引入SAM (Segment anything model) 的空间上下文信息，显式地整合图像级别的空间关系，提升病理图像分析的准确性。
2024-10-09 14:52:34
901
原创 论文123：Multi-modal denoising diffusion pre-training for whole-slide image (2024, ACM MM, 开源，高创新性)
对于我们常用的WSI分类任务，本文的方法可以看作是一种类似于Resnet的特征提取器，其所提取的特征包含了IHC信息，可以看作是已有图像的另一个模态。在本文的策略下，其这些特征可以和Resnet提取的特征拼接，并用于后续分类任务
2024-09-10 16:53:05
893
原创 论文122：Agent aggregator with mask denoise mechanism for histopathology WSI analysis (2024, ACM MM)
WSI分辨率巨大且缺乏细粒度注释，使其分类和分析任务面临挑战。此外，现有基于注意力机制的方法在处理WSI时存在计算复杂度高和无法捕捉实例间信息的问题。因此，本文所提出的AMD-MIL方法旨在通过动态调整特征表示，并引入掩码去噪机制来改进注意力分配，从而提高对WSI的检测能力和模型的可解释性。
2024-09-09 19:51:33
1359
原创 论文121：Hierarchical discriminative learning improves visual representations (2023, CVPR, 开源)
已有的自监督表示学习 (SSL) 方法在应用于WSI时存在局限性，包括假设同一患者的图像块是独立的、忽视了临床生物医学显微镜图像的层次结构，以及需要强烈的数据增强来提高下游性能，但这些增强可能会降低图像特征的可区分性。
2024-09-06 15:27:27
1043
原创 论文120：Giga-SSL: Self-supervised learning for gigapixel images (2023, CVPR, 开源)
现有的WSI分类方法依赖于有限的标注数据集，这可能导致模型过拟合和性能不足。同时，大量未标注的WSI数据集的可用性不断增加，但这些数据在现有的自监督学习 (SSL) 框架下未能充分利用。因此，拟提出了一种在WSI标签下进行SSL的策略，以利用大量未标注的WSI数据并在小数据集上提高分类性能。
2024-09-06 10:54:23
1449
原创 论文119：Sparse multi-modal graph transformer with shared-context processing (2023, CVPR)
传统的多示例学习 (MIL) 方法在处理WSI时忽略了单个细胞内的显式信息，并且依赖于大量数据，容易过拟合。此外，MIL方法主要关注图像块，限制了模型对单个细胞的分辨率，并且缺乏细胞间相互作用的信息。因此，提出了一种利用组织内细胞图层次结构来提供单个WSI表示的新方法，同时能够动态地在细胞级和组织级信息之间聚焦。
2024-09-05 20:18:34
1073
原创 论文118：Node-aligned graph convolutional network for whole-slide image representation (2022, CVPR，开源)
旨在解决全幻灯片图像 (WSI) 在计算病理学中的表示和分类问题：1. 由于WSI的超大体量，不同WSI之间的对应关系难以建立；2. 已有方法通常使用无序节点池化来获得WSI，这会损失结构和上下文信息。因此，亟需一种能够有效处理这些图像并捕局部结构信息和全局分布信息的WSI表示方法，并用于癌症亚型分类。
2024-09-05 15:31:28
1191
原创 论文117：Multimodal representation learning by alternating unimodal adaptation (CVPR, 24)
解决多模态学习中的“模态惰性”问题，即在多模态学习过程中，一些模态比其他模态更占主导地位，导致整体性能不佳。对此，提出了一种名为交替单模态适应的多模态学习 (MLA) 的新方法，通过将传统的联合多模态学习过程转变为交替的单模态学习过程，以减少模态之间的干扰，并有效地捕捉跨模态的交互信息。
2024-07-29 10:51:58
1127
2
原创 论文116：A noisy-label-learning formulation for immune repertoire classification (IJCAI, 23)
旨在处理多示例学习 (MIL) 场景下的免疫库分类问题，特别是应对大量噪声标签和极低免疫反应率的挑战。目标是通过设计一种健壮的训练策略，提高序列级分类的准确性，从而实现更精准的免疫库分类和疾病相关序列识别。
2024-07-25 16:08:33
785
原创 论文115：Reinforced GNNs for multiple instance learning (TNNLS‘24)
首次在MIL任务中利用多智能体深度强化学习 (MADRL)。MADRL允许灵活定义或扩展影响包图或GNN的因素，并同步控制它们
2024-05-31 16:21:34
1270
原创 论文114：Dynamic graph representation with knowledge-aware attention for WSI (CVPR‘24)
利用动态图构建来量化WSI中区块 (实例) 之间的位置关系
2024-04-23 09:50:52
1088
原创 论文阅读113：A label disambiguation-based multimodal massive multiple instance learning approach (AAAI)
利用实例级多示例学习 (MIL) 框架来减少大规模MIL场景下的计算开销，并处理免疫库分类问题下的大存储容量挑战
2024-04-15 17:04:10
1375
原创 论文阅读112：CaMIL: Causal multiple instance learning for whole slide image classification (2024AAAI)
提出用于WSI分类的因果多示例学习 (MIL) 框架CaMIL，其利用因果推断处理MIL中的虚假关联问题
2024-04-08 10:52:32
1404
1
原创 论文阅读 (111)：AdvMIL: Adversarial multiple instance learning for the survival analysis (2024 MIA)
提出了一个全新的对抗MIL框架 (AdvMIL)：基于对抗事件时间建模，并在WSI表征学习过程中整合MIL；可以应用于目前的大部分MIL端到端方法；
2024-04-01 16:04:18
1107
原创 论文阅读 (110)：AnoDDPM: Anomaly detection with denoising diffusion probabilistic models
介绍了一种新颖的部分扩散异常检测策略AnoDDPM，其可扩展到高分辨率图像，以及为了应对高斯扩散无法捕获更大的异常，开发了一种多尺度单纯形噪声扩散过程
2024-01-30 15:35:40
1568
1
原创 论文阅读 (109)：Hard-label based small query black-box adversarial attack (2024 WACV)
在硬标签设置下提出了一个通过预训练白盒模型引导的黑盒攻击方法
2024-01-10 09:36:24
1212
原创 论文阅读 (108)：A robust open-set multi-instance learning for defending adversarial attacks (2023 TIFS)
提出了一种稳健的开集多示例学习，以暴露基于GAN的AF攻击。
2024-01-03 19:51:57
1232
原创 论文阅读 (107)：Multiple instance learning framework with masked hard instance mining (2023 CVPR)
提出了一个新颖算法MHIM-MIL，其使用蒙版硬实例挖掘下的Siamese结构来探索与训练硬实例。
2023-12-12 14:51:26
809
原创 论文阅读 (106)：Decoupling maxlogit for out-of-distribution detection (2023 CVPR)
提出了一种心机基于logit的OOD方法，解耦最大逻辑 (DML)；考虑硬样本和紧凑特征空间，提出改进后的DML+；解耦最大logit (MaxLogit) 为高效的MaxCosine和保证性能的MaxNorm；
2023-11-23 14:53:42
992
原创 论文阅读 (105)：Out-of-distribution detection with deep nearest neighbors (2022 ICML)
本文探索了非参数近邻距离在OOD检测中的使用，其不需要任何分布假设，且取得了优异性能。
2023-11-21 09:42:41
498
原创 论文阅读 (104)：DICE: Leveraging sparsification for out-of-distribution detection (2022ECCV)
分布外检测 (OOD) 是机器学习模型部署安全性的一大挑战。已有方法聚焦于权重空间，而忽视稀疏性 (sparsification)；DICE根据贡献对权重重排名，并选择性地使用最重要的权重。
2023-11-17 15:36:00
387
2
原创 论文阅读 (103)：Double similarities weighted multi-instance learning kernel and its application (2023)
提出了双相似加权MIL核框架 (DSMIL)，其同时利用了包对包 (B2B) 与实例对包 (I2B) 相似性：B2B和I2B相似性可以基于包的关联性传播 (Affinity propagation, AP) 聚类，分别从包间的原型距离和包内的相似性矩阵导出
2023-10-26 18:53:43
294
原创 论文阅读 (102)：Multiple instance learning via iterative self-paced supervised contrastive learning
提出了用于MIL表示学习的自步有监督对比学习 (ItS2CLR)：1. 通过包标签导出 实例伪标签，以提高习得表征的质量；2. 使用自步采样策略，以确保伪标签的准确性；
2023-10-24 20:26:30
892
4
原创 论文阅读 (101)：On the detection of out-of-distribution samples in multiple instance learning
在MIL设置下引入事后OOD检测，并设计一个新的基准来验证算法性能。
2023-09-19 15:04:40
416
2
原创 论文阅读 (100)：Simple Black-box Adversarial Attacks (2019ICML)
提出了一个在黑盒设置下构建对抗图像的简单方法：1）从预定义的正交基中随机采样一个向量，并将其添加或减去到目标图像；2）在多个现实任务下展示了算法的性能和效率；3）算法非常快，且实现仅需不要20Pytorch代码；
2023-09-08 19:21:35
1191
2
原创 论文阅读 (99)：Black-box Adversarial Attacks with Limited Queries and Information (2018ICML)
基于神经网络的分类器在黑盒设置下对对抗样本敏感，其中攻击者只拥有模型的查询权限。实际应用中，这样的威胁模型比典型的黑盒模型更具限制性。在典型的黑盒模型中，攻击者可以在任务输入多个选定的输入上观察网络的完整输出。
2023-08-23 11:04:33
821
原创 论文阅读 (98)：Learning from Positive and Unlabeled Multi-Instance Bags in Anomaly Detection (2023KDD)
提出首次在异常检测中从PU包学习的方法：1. 使用自编码器作为潜在异常检测器；2. 提出一个新的损失以从PU包中学习；
2023-08-18 10:16:21
623
原创 论文阅读 (97)：Differentiable Zooming for Multiple Instance Learning on Whole-slide Images
受病理学诊断过程的启发，提出了ZoomMIL，其以端到端的方式学习且执行多级缩放，即汇聚多级尺度上的组织-上下文信息为多个WSI表示
2023-08-14 14:29:27
557
2
原创 论文96：Rethinking Multiple Instance Learning for Whole Slide Image Classification (2023 IEEE TCSVT)
提出一个用于弱监督全幻灯片 (WSI) 分类的实例级多示例 (MIL) 框架：1. 结合对比学习和原型学习，以实验准确的实例和包分类；2. 提出了一个实例级弱监督对比学习算法，其通过原型学习来生成准确的实例伪标签；3. 提出了一个弱监督对比学习、原型学习，以及实例分类器训练的联合训练策略。
2023-07-19 15:07:28
943
原创 论文阅读 (95)：Robust Self-Supervised Multi-Instance Learning with Structure Awareness (2023AAAI)
本文提出SMILES来学习无监督包表示，其有以下特性：1. 序列不变性，其不受实例顺序的影响；2. 结构感知，对实例之间的拓扑结构进行编码；3. 对实例噪声或者扰动具有健壮性。
2023-07-06 11:34:46
421
2
原创 论文阅读 (94)：Substructure Aware Graph Neural Networks (SAGNN, AAAI2023)
尽管图神经网络 (GNN) 在图学习方面取得了巨大成就，但由于GNN的传播范式与一阶Weisfeiler-Leman图同构测试算法 (1-WL) 的一致性，导致其难以突破1-WL表达能力的上限。
2023-07-04 15:17:01
2158
原创 论文阅读 (93)：Multi-Instance Causal Representation Learning for Instance Label Prediction (2022NeurIPS)
MIL中的实例标签不可知性致使实例级MIL算法和有监督学习者之间的显著性能差异。已有方法将包视作包含歧义的信息，并通过减少监督的不准确性来预测实例标签。
2023-06-27 11:08:26
813
8
FlyingChairs-Test数据集 (前30个样本)
2022-10-31
vision-references.zip
2021-12-24
messidor.zip
2020-12-05
MIL_benchmark (MUSK、Elephant、Fox、Tiger).zip
2020-11-03
weka-dev-3.7.10.jar
2020-06-02
空空如也
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