범주 반응의 혼합
한 수용 영역에 여러 범주가 함께 있으면 활성화 지도의 픽셀이 여러 범주에 반응할 수 있다. 특정 범주의 높은 반응이 다른 객체 영역까지 침범하거나 실제 객체 일부의 반응이 낮아질 수 있다.
범주별 특징의 추출
기존 클래스 활성화 지도로 각 범주의 특징 픽셀을 추출한다. 이 특징과 범주 레이블을 이용해 특징 추출기 뒤에 추가한 완전 연결 층을 학습한다.
재활성화의 학습
추가 층에는 소프트맥스 교차 엔트로피를 사용한다. 범주 사이의 대비를 통해 픽셀 반응을 구분하고 학습 후 기존 CAM과 같은 방식으로 ReCAM을 추출한다.
의사 마스크의 평가
PASCAL VOC와 MS COCO에서 생성한 마스크를 평가했다. 기존 CAM 변형에 적은 부담으로 결합할 수 있는지도 조사했다.
관련 문서
AdvCAM 분할 / SEAM / Puzzle-CAM / AffinityNet / IRNet 약한 감독 분할 / SEC 약한 감독 분할