0 引入

0.1 题目

CVPR2022：用于组织病理学整片图像分类的双层特征蒸馏多实例学习 (DTFD-MIL: Double-tier feature distillation multiple Instance learning for histopathology whole slide image classification)

0.2 背景

多示例学习 (MIL) 在病理学整片图像 (histopathology whole slide images, WSIs) 分类上的应用日趋成熟。然而，这样的针对性研究仍然面临一些困难，如小样本队列 (small sample cohorts) 。在此背景下，WSI图像 (包) 数量有限，且单张WSI的分辨率巨大，进一步导致海量的被裁剪区块 (实例)。
Tips：不知小样本队列的表述是否准确；之前下载过WSI图像，单个样本可能就超过一个G，着实吓人

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