تحديد موقع الكائن هو مشكلة مهمة في رؤية الحاسوب لها تطبيقات متنوعة. نقص التسميات على مستوى الكائنات بكمية كبيرة ووفرة النسبي للتسميات على مستوى الصورة يجعل من الإشراف الضعيف حالة مقنعة في مهمة تحديد موقع الكائن. الشبكات العصبية التلافيفية العميقة هي فئة من أفضل الأساليب المستخدمة لمشكلة التعرف على الكائنات ذات الصلة. في هذا البحث، نصف خوارزمية جديدة لتحديد موقع الكائن تستخدم شبكات التصنيف المدربة فقط على تسميات الصور. يعتمد هذا الأسلوب الإشرافي الضعيف على الأنماط الفضائية والدلالية المحلية التي يتم التقاطها في طبقات الشبكات التلافيفية للتصنيف. نقترح أسلوباً كفوءاً يستند إلى البحث الشعاعي لاكتشاف وتتبع مواقع العديد من الكائنات في الصور. أدت الطريقة المقترحة إلى تحسين كبير مقارنة بأفضل الأساليب الحالية في مجموعات بيانات تحديد موقع الكائنات القياسية، حيث سجلت زيادة قدرها 8 نقاط في درجات mAP (Mean Average Precision).