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PAF: Perturbation-Aware Filtering for Open-Set Semi-Supervised Learning
把「语义保持扰动下表征是否稳定」当作区分 ID/OOD 的表示级信号,可直接迁移到任何需要从无标注池中筛掉分布外样本的视觉训练流程(如开放世界分类、半监督检测的伪标签过滤)。