Yolo v1の損失関数における、クラス分類の計算

Yolov1に関して、所謂「物体があるかどうか」の判定に関して疑問があります。

Yolov1は物体が存在しているセルのみ学習をおこなっている認識です。
その中のクラス分類において、学習時に何をもって当該セルに物体が存在しているかどうか判断しているのでしょうか。
訓練データは全てのセルに対して物体が存在しているかいないかを判断するだけの情報を有していないと思います。

Yolov1の損失関数において、中心座標と矩形の大きさに関わる部分、また信頼度スコア部分については、
「訓練データにおいて矩形の中心を有しているセル」＝　物体が存在している
ということができると思います（下の画像）。それを正解として、それを基に推論の差を0に近づけるよう学習を進めていきます。

ただし、損失関数のクラス分類の部分について、更に下の画像のように、矩形の中心を有しているセルではないが、セルの半分以上もしくは全てが矩形内にあるようなセル（青い矩形を含み、かつ赤い点があるセル以外のセル）の場合は、物体が存在しているとして考えるべきかそうでないかの判断がつきません。あくまでもこのセルは物体は存在していないとして考えるべきで、クラス分類部に関しても、矩形の中心を有しているセル　＝　物体が存在している　と考えるべきなのでしょうか。