이 연구에서 제안된 CoBra 프레임워크는 CNN과 ViT의 상호보완적 특성을 결합하여 약한 감독 하의 의미론적 분할을 개선합니다. 다른 방법으로는 CNN과 ViT를 병합하는 대신, 두 모델의 출력을 직접 결합하는 방법이 있을 수 있습니다. 예를 들어, CNN의 CAM과 ViT의 localization map을 각각 생성한 후 이를 결합하여 보다 강력한 localization map을 얻을 수 있습니다. 또 다른 방법은 두 모델의 특성을 결합하는 대신, 각 모델의 출력을 개별적으로 활용하여 각각의 강점을 최대한 활용하는 방법일 수 있습니다.