YOLO如何处理遮挡和重叠的对象？

处理遮挡和重叠的对象是计算机视觉中的一个挑战，因为这种情况下的对象特征可能会被部分遮挡，使得对象更难以识别。YOLO（You Only Look Once）采取了一些策略来处理这种情况：

锚框

YOLO使用了锚框（anchor boxes）的概念，这是一种预定义的、固定大小和形状的框，用于预测目标的位置。通过使用多个锚框，YOLO可以预测出多个重叠的对象。

非极大值抑制（NMS）

YOLO在预测后使用了非极大值抑制（NMS）的技术。NMS是一种去除冗余检测框的方法，它保留了最高置信度的检测框，同时移除了与其重叠度高的其他检测框。这使得YOLO能够更好地处理重叠的对象。

多尺度预测

YOLO在不同的尺度上进行预测，这使得它能够在一定程度上处理遮挡的对象。例如，一个大的对象可能会遮挡一个小的对象，但在较小的尺度上，小的对象可能会更清晰。