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开放世界识别
分布 鲁棒性与安全1自监督与表征学习1
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UNI-OOD：通过跨上下文注意力视觉语言建模统一对象级与图像级分布外检测
UNI-OOD: Unified Object- and Image-level Out-of-Distribution Detection via Cross-Context Attentive Vision-Language Modeling
UNI-OOD 的跨上下文注意力机制可复用于任何需要细粒度对象级语义对齐的视觉语言任务，例如开放词表检测中的对象-背景关系建模；其统一的对象级与图像级 OOD 评分机制为视觉系统在开放环境下的可靠性评估提供了可直接借鉴的框架。
穿透分布偏移：因果启发的鲁棒广义类别发现
Seeing Through the Shift: Causality-Inspired Robust Generalized Category Discovery
把因果图与因果依赖风险估计引入跨域广义类别发现，用流形层面的不变性约束对齐已知/未知类，可作为处理域偏移下开放世界表征学习的通用正则手段。