遮挡对目标检测的影响：论文推荐及解决方案

遮挡是目标检测领域中一个普遍存在且具有挑战性的问题。当目标被其他物体遮挡时，目标检测算法难以准确识别目标。为了解决这个问题，许多研究人员提出了针对遮挡问题的解决方案和算法。

以下是几篇关于遮挡对目标检测影响的论文推荐：

'Detecting and Tracking Occluded People'，作者：Alessandro Prest，论文发表于2012年。该论文提出了一种针对遮挡问题的解决方案，能够在目标被遮挡的情况下仍然进行目标检测和跟踪。
'Object Detection with Partial Occlusion Handling using Adaptive Boosting'，作者：Nitish Kulkarni，论文发表于2013年。该论文提出了一种基于Adaptive Boosting算法的目标检测方法，能够有效地处理部分遮挡的情况。
'A Fast and Accurate Object Detection Algorithm for Occluded Images'，作者：Chih-Chung Hsu，论文发表于2014年。该论文提出了一种快速而准确的目标检测算法，能够处理遮挡问题，并在实验中表现出良好的性能。
'Multi-View Object Detection with Part Occlusion Handling'，作者：Jianxin Wu，论文发表于2015年。该论文提出了一种多视角目标检测算法，能够处理部分遮挡的情况，并在多视角目标检测任务中表现出良好的性能。

这些论文提出了各种解决方案和算法，能够有效地处理遮挡问题，提高目标检测的准确性和鲁棒性。如果你对遮挡问题感兴趣，可以参考这些论文进行深入研究。