CAM-Threshold-Guided Weakly Supervised Lesion Segmentation and Relative Lesion-Burden Stratification of Wheat Stripe Rust Using CF2- WRD and Light-UNet
本論文は、高密度な画素レベルの注釈を必要とせずに、34,694枚の画像レベルのラベル付き画像から、小麦の条さび病病斑の正確なセグメンテーションと相対的な負荷の層別化を可能にするために、二分岐分類器(CF2-WRD)を用いてコンパクトなLight-UNetのための擬似ラベルを生成する、Grad-CAM誘導型の弱教師ありフレームワークを提示する。