在處理視覺檢測中的動態(tài)遮擋問題時，可以采取以下幾種策略：

1. 優(yōu)化非極大值抑制（NMS）算法：

傳統(tǒng)的NMS算法在遮擋嚴重的情況下，可能會將多個邊界框合并為一個，從而造成漏檢。

改進的方法，如Soft-NMS和DIOU-NMS，采用軟閾值處理，對大于nms_thresh閾值的邊框不直接抑制，而是根據(jù)交并比情況將抑制邊框的置信度進行加權縮小處理或進行中心點距離判斷，從而提高檢測準確率。

2. 優(yōu)化損失函數(shù)：

在目標檢測任務中，損失函數(shù)用于估量模型預測值與真實值的不一致程度。

通過優(yōu)化損失函數(shù)，如改進回歸損失函數(shù)與動態(tài)非極大值抑制的目標檢測框架，可以提高檢測框的精確度與網(wǎng)絡收斂速度，特別是在嚴重遮擋狀態(tài)下。

例如，引入額外的損失項，使proposal盡量遠離和它overlap的第二大的GT，以及使被assign到不同GT的proposal之間盡量遠離，從而減少NMS時的誤檢。

3. 使用3D占有率建模遮擋關系：

在圖像匹配任務中，遮擋關系可以通過3D占有率來建模，從而在遮擋區(qū)域中推斷匹配點。

這種方法結合了注意力層和旋轉對齊，以實現(xiàn)遮擋點和可見點之間的匹配，特別適用于處理由相機運動和場景結構引起的遮擋問題。

4. 綜合運用多種理論和方法：

處理遮擋問題可能需要綜合運用計算機視覺、圖像處理、微分幾何學等理論和方法。

例如，在視覺測量中，可以基于視覺目標的視差圖，分析比較不同的立體匹配算法，并針對匹配過程中出現(xiàn)的遮擋現(xiàn)象引入新的算法來解決。

5. 增加訓練樣本的多樣性：

對于某些類型的遮擋，如待檢測目標之間的相互遮擋，可能很難有針對性的解決辦法。

在這種情況下，使用更多的數(shù)據(jù)和更強的特征可能是一種有效的策略。

處理視覺檢測中的動態(tài)遮擋問題可以從優(yōu)化NMS算法、優(yōu)化損失函數(shù)、使用3D占有率建模遮擋關系、綜合運用多種理論和方法以及增加訓練樣本的多樣性等方面入手。這些方法可以根據(jù)具體的應用場景和需求進行選擇和組合。