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Ground Truth（GT）
一言でいうと
学習や評価で正解の基準として使う、観測・確認されたデータ。
より具体的には
画像分類なら対象の種類、物体検出なら位置と種類など、処理が予測する内容に対応した正解を用意する。人が付けたラベルや測定値を使い、予測結果と比べて誤りを調べる。
GTにも入力ミスや判断の曖昧さは含まれ得る。誰が何を基準に確認したかを記録し、モデルの予測を確認せず正解として流用しないことが大切になる。
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