解决目标检测中密集遮挡问题——Repulsion loss Rep lossAttrRepGTRepBox 之前参加了df的钢筋检测比赛，比赛中的一个难点是密集遮挡问题，为了解决这个问题，参考了之前旷视针对人群检测中密集遮挡问题而提出的Reploss，这篇论文收录于cvpr2018。我把Reploss的思路拿过来用在钢筋检测中，效果还是不错的，在这里记录一下这篇论文。 在目标

1. RepLoss论文 物体遮挡问题可以分为类内遮挡和类间遮挡两种情况。类间遮挡产生于扎堆的同类物体，也被称为密集遮挡(crowd occlusion)。Repulsion损失函数由三个部分构成，yolov5样本匹配，得到的目标框和预测框-一对应第一部分主要作用:预测目标框吸引IOU最大的真实目标框，使得预测更加准确; 第二部分主要作用:远离除IOU最大值之外的最大的IOU目标框。根据预测目标

本文由同济大学和北京大学合作发表于CVPR2018，聚焦于loss层面，为遮挡情况下的行人检测问题提供了一种行之有效的解决方案。 论文：https://arxiv.org/abs/1711.07752 一、问题提出 1.行人遮挡会造成什么问题 当我们在做行人检测时，人与人之间会存在互相遮挡。遮挡会造成2个问题： 1.设红色框为目标框T（man）的预测框P，旁边也有个真实框B（woman）