θi,jnoobj는 객체가 없는 박스에 대한 손실의 가중치를 조정하는 매개변수입니다. YOLO는 많은 바운딩 박스를 예측하지만 모든 박스가 객체를 포함하지는 않습니다. 따라서 바운딩 박스 내에 객체가 없는 경우의 신뢰도를 제어하기 위한 손실 항목이 필요합니다.
이 부분은 바운딩 박스 내에 객체가 없을 때, 해당 박스의 예측 신뢰도가 낮아야 합니다. 만약 예측 신뢰도가 높다면 이 부분의 손실은 크게 됩니다.
➎ 클래스 확률에 대한 손실
• pi(c)는 실제 클래스 확률입니다.
• p̂i(c)는 예측된 클래스 확률입니다.
객체 탐지에서는 단순히 객체의 위치만을 탐지하는 것이 아니라, 해당 객체의 클래스도 예측해야 합니다.
이 부분은 네트워크가 예측한 클래스 확률과 실제 클래스 레이블 간의 차이를 측정합니다.