CAM-Threshold-Guided Weakly Supervised Lesion Segmentation and Relative Lesion-Burden Stratification of Wheat Stripe Rust Using CF2- WRD and Light-UNet
본 논문은 픽셀 수준의 정밀한 주석 없이도 34,694장의 이미지 수준 레이블이 지정된 이미지를 활용하여 정확한 밀 줄무늬 녹병 병반 분할 및 상대적 부하 계층화를 가능하게 하는, 경량 Light-UNet을 위한 의사 레이블(pseudo-labels)을 생성하기 위해 이중 분기 분류기(CF2-WRD)를 사용하는 Grad-CAM 가이드 기반 약지도 학습 프레임워크를 제시한다.