강사님 나름대로 추측해 봤는데 확인 부탁드려 봅니다.

inference 과정에서는 들어오는 이미지에서 각 단계별로 Future map을 추출하고 여기에 바운딩박스를 그린다. 그런데 그 바운딩 박스의 영역에 있는 convoution 값이 예전에 학습했던 오브젝트의 convoution 과 비슷한 값을 가지고 있다면 바운딩박스와 GT 의 오차를 줄이는 범위로 학습했던 W 값과 b값을 활용한 함수를 적용해서 실제 오브젝트의 영역을 추출한다. 

이렇게 이해하면 되는건지요  

1. 만약 위의 질문이 맞다면 

아울러 학습에서  W 와 b 로 구성된 함수를 구하기 위한 데이터로 좌표값 뿐만 아니라 Conlution 값도 같이 학습에 입력으로 사용되는지 궁금합니다. 강사님 

2. 틀리다면 어떻게 틀린지 설명 부탁드려 봅니다.

확인 부탁드려 봅니다. 강사님