이 연구는 Swin Transformer를 사용하여 약한 지도 학습 시멘틱 세그멘테이션에 혁신적인 방법을 제시하고 있습니다. 기존의 CNN이나 ViT와 같은 백본 모델 대신 Swin Transformer를 사용함으로써 지역적인 세부 정보와 전역적인 구조를 모두 포착할 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 이를 통해 초기 클래스 활성화 맵의 정확성을 향상시키고 개체 지역화를 더 효과적으로 수행할 수 있습니다. 또한, 제안된 방법은 다단계 손실 함수를 통해 모델을 최적화하여 성능을 향상시키는 것으로 나타났습니다. 따라서, 이 연구는 약한 지도 학습 시멘틱 세그멘테이션 분야에 새로운 가능성을 제시하고 있습니다.