CAM-Threshold-Guided Weakly Supervised Lesion Segmentation and Relative Lesion-Burden Stratification of Wheat Stripe Rust Using CF2- WRD and Light-UNet
Este artículo presenta un marco de supervisión débil guiado por Grad-CAM que aprovecha un clasificador de doble rama (CF2-WRD) para generar etiquetas pseudo mediante una Light-UNet compacta, permitiendo la segmentación precisa de las lesiones de la roya amarilla del trigo y la estratificación de la carga relativa a partir de 34.694 imágenes con etiquetas a nivel de imagen sin requerir anotaciones densas a nivel de píxel.