약하 게 지도 된 객체 위치 인식 ( Weakly Supervised Object Localization ) . 기존 의 약하 게 지도 된 객체 위치 인식 방법 들 은 순차 적 방법 들 ( sequential approaches ) 과 통합 된 방법 들 ( integrated approaches ) 로 분류 될 수 있 다 . 순차 적 방법 들 은 우선 객체 가 나타날 수 있 는 영역 을 제안 하 고 나 서 , 분류 를 수행 할 수 있 다 . 다중 인 스턴스 학습 ( Multiple Instance Learning , MIL ) 방법 은 인 스턴스 영역 의 양성 및 음성 레이블 백 ( positive and negative labeled bags ) 을 생성 하 여 비 - 볼록 최적화 ( non - convex optimization ) 된 양성 레이블 백 내 에서 일부 인 스턴스 를 선택 한다 . 약하 게 지도 된 심층 탐지 네트워크 ( Weakly Supervised Deep Detection Networks , WSDDN ) 는 영역 제안 을 위해 공간 피라미드 풀 링 을 사용 하 고 원소 단위 의 ( elementwise ) 곱셈 을 통해 인식 ( recognition ) 과 탐지 ( detection ) 수치 를 결합 한다 .