多视图语义监督

MUSE：利用精确且多样的语义进行少样本全切片图像分类

MUSE: Harnessing Precise and Diverse Semantics for Few-Shot Whole Slide Image Classification

对做视觉研究的人，这篇论文提供了一个可复用的思路：把 LLM 生成的类级文本先验，通过基于 MoE 的样本级视觉-语义交互细化为逐样本先验，再用检索增强的多视图文本做随机语义监督，从而在少样本下缓解过拟合并提升视觉-语义对齐的精度与多样性；该「先细化再增广」的语义监督流程可迁移到其他少样本视觉-语言任务。