개시된 기술은 약한 지도학습 기반 객체 위치 검출 방법 및 장치에 관한 것으로, 객체 위치 검출 장치가 딥러닝 모델의 제 1 합성곱 레이어를 이용하여 입력된 이미지에 대한 특징 맵(Feature map)을 추출하는 단계; 상기 객체 위치 검출 장치가 상기 특징 맵을 이용하여 제 1 어텐션 맵(Attention map)을 생성하는 단계; 상기 객체 위치 검출 장치가 상기 제 1 어텐션 맵으로부터 드롭된 포어그라운드 마스크(Dropped foreground Mask)를 생성하되, 상기 드롭된 포어그라운드 마스크는 컨트라스티브 어텐션 로스(Contrastive attention loss)를 기준으로 생성되는 단계; 및 상기 객체 위치 검출 장치가 상기 드롭된 포어그라운드 마스크 또는 상기 제 1 어텐션 맵으로부터 생성된 중요 맵(Importance Map)을 기준으로 객체 위치를 추정하는 단계;를 포함한다. 따라서 객체의 위치 추정에 대한 성능이 저하되는 것을 방지하는 효과가 있다.