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## 一、目标检测的痛点与YOLO的局限性
在自动驾驶、智能监控等复杂场景中，目标检测算法常面临致命挑战——遮挡问题。当多个物体相互遮挡时，传统检测器容易出现漏检、误检现象，YOLO系列算法尽管在速度与精度上表现优异，但在处理密集遮挡目标时仍存在明显短板。
### 1.1 遮挡问题的本质分析
遮挡现象可分为两类：
- **类间遮挡**：不同类别物体间的遮挡（如人群中的交通标志）
- **类内遮挡**：同类物体间的相互遮挡（如密集排列的商品）
现有YOLO算法主要依赖边界框回归和置信度预测，当多个候选框高度重叠时，NMS（非极大值抑制）会错误地过滤有效预测，导致召回率下降。
### 1.2 传统改进方案的局限
- **数据增强**：通过模拟遮挡提升鲁棒性，但无法处理真实场景中的复杂遮挡模式
- **多尺度预测**：增强小目标检测能力，对遮挡目标的定位精度提升有限
- **特征金字塔**：改善特征表达能力，但未解决预测框间的竞争关系
## 二、Repulsion损失函数的理论突破
Repulsion损失通过引入预测框间的排斥机制，从根本上改变检测器的优化目标，实现从"独立预测"到"关系感知"的范式转变。
### 2.1