在神经网络物体跟踪中，通常使用的方法是使用多个检测器。这些检测器可以使用不同的视角和背景，以避免被遮挡物体的影响。此外，还可以使用软件层面的技术，如多尺度的图像分析和融合方法，使得网络可以更好地处理遮挡问题。如果想要实现这些技术，需要对神经网络的基本原理和相关算法有深入的理解，并且需要具备相关的编程技能和数据科学知识。
神经网络如何解决物体跟踪中的遮挡问题？
作为一个初学者，我正在研究使用神经网络进行物体跟踪。但是在实际应用中，很常见的问题是遮挡。无论是室内还是户外场景，物体都可能被其它物体所遮挡。我想知道，神经网络如何解决遮挡问题，它们是否有特定的策略或技术来处理这种情况？如果有，请指教一下我该如何实现这些策略或技术。非常感谢！
提问时间：2023-06-10 06:47:56
编辑时间：2023-06-10 06:47:58
提问者：
Mirage_Fighter
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8回答时间：2023-06-10 06:48:01
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