분류 반응의 범위
이미지 분류는 전체 객체를 보지 않아도 일부 특징만으로 정답을 맞힐 수 있다. 이 때문에 위치 추정에 사용하는 반응 지도가 판별력이 큰 부분에 치우칠 수 있다.
범주 내부의 군집화
주어진 상위 범주마다 이미지 특징을 군집화해 의사 하위 범주 레이블을 만든다. 세부적인 차이를 구분하는 학습 목표를 추가해 분류 과제를 더 어렵게 구성한다.
반복되는 특징 탐색
학습 중 이미지 특징을 반복해서 군집화한다. 가장 뚜렷한 부분 이외에도 객체의 다른 영역에 주의를 기울이도록 자기 감독 정보를 갱신하는 접근이다.
반응 지도의 개선
연구는 하위 범주 목표가 위치 반응 지도의 품질에 미치는 영향을 분석했다. 이미지 수준 주석으로 의미 분할을 학습하는 기존 방법들과 결과를 비교했다.
관련 문서
SSDD 약한 감독 분할 / Puzzle-CAM / RIB 약한 감독 분할 / ReCAM / SEAM / MCTformer