该研究提出了循环引导标记（CBL）框架，通过引入可靠的教师网络的排名信息来优化MIDN的伪标签质量。CBL框架通过类别特定排名蒸馏算法，指导MIDN在相邻提议中分配更高的分数。实验证明CBL框架在主流数据集上具有优越性能。