약지도(supervised) 물체 위치 파악은 이미지 수준 라벨(image-level labels)과 같은 약한 지도 정보만으로 주어진 이미지에서 목표 물체 영역을 찾는 것을 목표로 한다. 기존 대부분의 방법은 위치화 지도(localization map)를 생성하기 위해 클래스 활성화 맵(class activation map, CAM)을 사용한다. 그러나 CAM은 목표 물체의 전체 영역이 아니라, 목표 물체를 가장 잘 식별하는(차별적인) 부분만을 식별한다. 본 연구에서는 입력 특징(input feature)과 클래스 특이적 가중치(class-specific weight) 사이의 방향(direction) 불일치에 기반하여, 분류와 위치 파악 사이에 존재하는 간극의 원인을 규명한다. 또한 이러한 불일치가 목표 물체에 속하지만 차별성이 상대적으로 낮은 영역에서 CAM의 활성화를 억제함을 보인다. 이 간극을 메우기 위해 특징 방향을 클래스 특이적 가중치와 정렬(align)하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 CUB-200-2011 및 ImageNet-1K 벤치마크에서 최첨단 수준의 위치 파악 성능을 달성한다.

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