저는 Deep Learning 기초 수준만 알고 있습니다.
여기까지 강의만 봐서는 region proposal(selective search)를 통해 바운딩 박스들을 추천받고 해당 바운딩 박스들을 NMS로 줄여주는 것까지 이해했습니다. 그런데 궁금한 것은 Bounding 박스들의 Confidence Score를 구할때 추천된 박스들을 모두 Classification해서 Confidence Score를 구하는 것인가요?

안녕하십니까
네 비슷합니다. 다만 object들의 class를 classification하는것이 아니라 object인지 아니면 background인지를 classification한 뒤에&nbsp; Confidence score는 오브젝트일 확률 * IOU 값으로 계산됩니다. 
감사합니다.

감사합니다!~&nbsp; Background Classification 이면 연산 cost가 덜할 것 같군요.

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