名前の通り弱教師あり学習かつ物体認識、セグメンテーションに利用するフレームワークの提案。具体的にはモデル全面でVGGによるカテゴライズを行ったあと、物体認識とセグメンテーションとで２つのモデルで処理する。サイクルガイド学習というものがあり、セグメンテーションと物体検出を相互利用している。それにより弱教師あり学習でも精度が比較的高い。また物体検出の方が物体認識より元画像からのオブジェクト検出が綺麗。