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本文介绍了一种面向弱监督视觉定位任务的新型框架——CPL++。该框架创新性地引入自监督的关联校正与验证模块，使模型在训练过程中能够动态识别、定位并修正错误的监督信号，显著提升定位精度与鲁棒性。作为突破弱监督视觉定位瓶颈的关键技术，CPL++赋予模型初步的自我纠错能力，无需额外人工标注即可优化学习过程。相关研究成果已获国际权威期刊正式接收。