네트워크가 예측한 바운딩 박스의 사이즈와 실제 바운딩 박스의 사이즈 간의 차이를 측정합니다.제곱근을 사용하는 이유는 사이즈의 차이에 대한 페널티를 균일하게 만들기 위해입니다. 즉, 작은 객체와 큰 객체에 대해 동일한 페널티를 부과합니다.

➌ 객체가 있는 경우의 바운딩 박스에 대한 신뢰도 손실

이 부분은 네트워크가 예측한 바운딩 박스 내의 객체 존재 확률과 실제 값 간의 차이를 측정합니다. 바운딩 박스 안에 객체가 있을 때, 해당 박스의 예측 신뢰도가 높아야 합니다. 만약 예측 신뢰도가 낮다면 이 부분의 손실은 크게 됩니다.

➍ 객체가 없는 경우의 바운딩 박스에 대한 신뢰도 손실

이 부분은 해당 바운딩 박스 안에 객체가 없을 때의 objectness 손실을 나타냅니다.