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YOLOは画像全体をS*Sのgrid cellに分割して、そのBBOXのconfidenceとgrid cellごとに予測したクラス確率でobjを検出していると思います。
turningでは事前にアノテーションした教師データがあるので何とかわかりますが、
検出の時の「grid cellごとに予測したクラス確率」はとやって予測しているのでしょうか、全体画像の特徴量で予測しているのですか
誰か教えていただけないでしょうか。
よろしくお願いいたします。
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