Multi-Instance Learning (MIL) 和Multi-Pose Learning (MPL)是CV的大牛Boris Babenko at UC San Diego提出来的，其思想可以用下面一幅图概况。MIL是指一个对象的学习实例可能有很多种情况，学习的时候不是用一个精确的标注对象来学习，而是用一个对象的多个实例组成的“包”来学习；而MPL是指一个对象会有多个姿态（Pose），学习的时候用一个分类器常常难以达到很好的效果，所以可以训练多个分类器来分别学习不同的Pose。其描述的都是对一个对象多种情况的同时学习和对齐的策略，也就是MIL是“adjusting training samples so they lie in correspondence”，而MPL是“separating the data into coherent groups and training separate classifiers for each”。
上图中右边为MIL的学习情况，每一行为一个对象的学习数据；左边为MPL的学习情况，每行为一个对象的不同pose学习数据，而每种颜色的框为训练的一个class。MIL被提出以后应用很广，而貌似MPL只有为数不多的引用，一篇《Multi-Cue Onboard Pedestrian Detection》应用的MPL但也没有具体的公式。MPL与传统的Boost方法的不同就是使用如下组合的y代替传统的y，其中k表示多个class，也就是有一个class识别为1，则判断结果为1。
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