在目标检测领域，遮挡问题是一个常见且具有挑战性的问题。遮挡可以分为两种类型:一种是occlusion，即由非目标物体造成的遮挡;另一种是crowded，即由需要检测的目标物体自身造成的遮挡这两种遮挡都会对目标检测的准确性产生影响,因此需要采取不同的方法来解决。
(1)对于occlusion 类型的遮挡，由于遮挡物体不是目标，因此很难有针对性地解决。在这种情况下，最好的办法是使用更多的数据和更强的特征来提高算法对遮挡的应对能力。具体来说，可以从数据入手，通过加掩膜、加扰动等方式来模拟遮挡情况，从而算法对遮挡的鲁棒性。
(2)对于crowded类型的遮挡，可以通过设计特定的损失来解决。其中一种方法是使用Repulsion Loss。Repulsion Loss核心思想是通过设置损失函数，使得预测框与所负责的真实目标框的距离缩小，同时使得其与周围非负责目标框(包括真实目标框和预测框)的距离加大。通过这种方式，可以有效地解决目标之间的密集遮挡问题。具体来说，如果预测框与周围目标的距离越大，损失值会越小，从而鼓励模型将预测框放在距离其他目标较远的位置，减少遮挡的影响。
