yolo box confidence score 관련 질문입니다.

안녕하세요,

YOLO box confidence score 관련 문의드립니다.

유사한 글 검색을 해도 이해가 가지 않는 부분이 있습니다.

• https://www.inflearn.com/questions/586924

• https://stackoverflow.com/questions/50154019/confused-about-yolo

학습 단계에서는 label된 데이터가 있어, ground truth를 알 수 있으나,

validation, test 단계에서는 어떻게 ground truth을 알고 계산하는지 궁금합니다.

다른 Object detection 과는 달리 yolo는 IoU (ground truth) 가 두 가지 방향으로 쓰이는 듯 합니다.

1. 모델 성능 평가(mAP)에 활용되는 IoU(ground truth)

=> 이 측면에서는 training, validation, test에 쓰인 데이터의 bbox ground truth 활용 IoU 계산 후 성능평가 가능

2. 학습이나 추론 과정에 쓰이는 IoU(ground truth)

   => training 단계에서는 학습데이터에서 ground truth 확보가능

   => validation, testing 등의 inference 단계에서는 mAP 계산 전 활용되는 ground truth를 어떻게 구할 것인가?

요약드리자면 2번에서 쓰이는 ground truth를 어떻게 구하는지 문의드립니다.

감사합니다.

** stackoverflow 읽어보고 맞는가 싶다가 다시보니 결국 모델에 대한 mAP 계산과정 처럼 보입니다.