FALCON是一种无需细粒度级别监督的方法，可以从粗粒度标记数据中发现细粒度类别。它通过结合粗粒度和细粒度类别之间的关系来恢复粗粒度预测，并使用粗粒度监督和细粒度的伪标签来训练细粒度分类器。实验结果表明，FALCON在图像分类和单细胞分类任务上优于基线方法。