该文综述多实例学习在弱监督场景的应用，包括：用对比实例学习降低远程监督噪声并在NYT10等数据集提升效果；将行人重识别转为多示例多标记问题；提出对比与原型学习实现实例分类；用持续优化改善非凸性；结合软多标签、记忆机制和多内存匹配做无监督行人重识别；并用于全幻灯片图像分类与肿瘤检测。