Um DuPL auf andere Formen der schwachen Supervision wie Begrenzungsboxen oder Kritzel zu erweitern und die Leistung weiter zu verbessern, könnten folgende Ansätze verfolgt werden:
Anpassung der CAM-Generierung: Die CAM-Generierung könnte an die spezifischen Merkmale von Begrenzungsboxen oder Kritzel angepasst werden, um genauere und zuverlässigere CAMs zu erhalten.
Integration von Zusatzinformationen: Zusätzliche Informationen aus Begrenzungsboxen oder Kritzel könnten in den Trainingsprozess einbezogen werden, um die Segmentierungsgenauigkeit zu verbessern.
Erweiterung der Dual-Studentenarchitektur: Die Dual-Studentenarchitektur von DuPL könnte angepasst werden, um die spezifischen Merkmale von Begrenzungsboxen oder Kritzel zu berücksichtigen und eine bessere CAM-Generierung zu ermöglichen.
Adaptive Rauschfilterung: Eine adaptive Rauschfilterung, ähnlich der in DuPL verwendet, könnte implementiert werden, um Rauschen in den generierten Pseudo-Labels aus Begrenzungsboxen oder Kritzel zu reduzieren.
Konsistenzregularisierung: Die Konsistenzregularisierung könnte auch auf die als unzuverlässig eingestuften Regionen aus Begrenzungsboxen oder Kritzel angewendet werden, um eine bessere Segmentierung in diesen Bereichen zu gewährleisten.