본 발명은 CAM 기반의 약한 지도학습 물체탐지 장치 및 방법에 관한 것으로, 상기 장치는 이미지를 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하는 과정에서 상기 CNN에 있는 마지막 콘볼루션 레이어의 피처 맵을 추출하는 피처 맵 추출부; 상기 피처 맵을 피처 벡터를 생성하는 풀링 레이어와 클래스 라벨(label)을 생성하는 리니어 레이어에 순차적으로 적용하는 과정에서 상기 리니어 레이어의 가중치 벡터를 제1 이진화 하는 가중치 벡터 이진화부; 상기 제1 이진화 된 가중치 벡터를 기초로 상기 피처 맵을 제2 이진화 하는 피처 맵 이진화부; 및 상기 제2 이진화 된 피처 맵을 기초로 물체탐지(object localization)를 위한 클래스 활성화 맵(Class Activation Map)을 생성하는 클래스 활성화 맵 생성부;를 포함한다.