yolov5+Repulsion损失函数，解决密集遮挡问题(附带代码可用)

1.RepLoss 设计思想

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）。
原文连接：https://arxiv.org/abs/1711.07752

密集遮挡的主要影响表现在显著增加了行人定位的难度。比如，当目标行人 T 被行人 B 遮挡之时，由于两者外观特征相似，检测器很可能无法进行定位。从而本应该框定 T 的边界框转而框定 B，导致定位不准确。更糟糕的是，由于非极大值抑制（non-maximum suppression/NMS）需要进一步处理主要的检测结果，从 T 移走的边界框可能会被 B 的预测框抑制，进而造成 T 漏检。即，人群遮挡使得检测器对 NMS 阈值很敏感：较高的阈值会带来更多的误检（false positives），较低的阈值则造成更多的漏检（missed detection）。这