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多示例学习

分布医学影像与生物视觉2视频理解与时序1

TLMA: Mitigating the Impact of Weakly Labeled Information for Video Anomaly Detection

把正常视频中的困难片段当作锚框样本，用对比学习与多示例学习联合拉开异常片段与锚框的投影距离，可直接迁移到其他只有视频级弱标签的时序定位任务（如暴力片段定位、关键事件检测）。

Momentum Memory for Knowledge Distillation in Computational Pathology

用动量更新的跨批次记忆库替代批次内对齐，把基因组监督蒸馏进纯组织学推理模型，并解耦双分支梯度；这套「记忆库扩大监督上下文 + 梯度解耦」的做法可直接迁移到其他缺失模态的多模态蒸馏场景（如影像-文本、影像-临床指标）。

Every Error has Its Magnitude: Asymmetric Mistake Severity Training for Multiclass Multiple Instance Learning

把类别间的临床严重程度编码成层次结构与严重度加权交叉熵，可直接迁移到任何多类医学图像分类（如分级诊断、病变分型）中，用来压低高危误判；配套的非对称 Mikel's Wheel 指标也提供了一个可复用的、按错误严重度加权的评测方式。