Weakly Supervised Object Localization

弱监督物体定位（Weakly-Supervised Object Localization, WSOL）是计算机视觉领域的一项技术，旨在仅利用图像级标签学习物体定位，无需依赖对象级别的标注（如边界框等）。该方法通过减少对详细标注数据的依赖，显著降低了数据准备的成本和难度，同时提高了模型的泛化能力，适用于大规模图像数据集的物体检测与定位任务。WSOL在实际应用中展现出巨大的潜力，特别是在自动化标注、智能监控和图像检索等领域。