YOLO (You Only Look Once) 和 Faster R-CNN 都是目标检测算法，用于检测图像中的物体边界框。它们在实时目标检测任务中都有很好的表现，但在精度方面有一些差异。

YOLO 是一种基于单阶段的目标检测算法，它将目标检测任务视为一个回归问题，并直接在图像上预测边界框和类别。YOLO 的主要优点是速度快，可以在实时应用中实现较高的帧率。然而，相对于 Faster R-CNN，YOLO 在精度方面可能稍逊一筹，特别是对于小尺寸目标的检测能力相对较弱。

Faster R-CNN 是一种基于两阶段的目标检测算法，它首先生成候选框，然后通过分类和回归来精确定位目标。Faster R-CNN 在精度方面通常比 YOLO 更强，尤其是对于小尺寸目标的检测能力。然而，由于两个阶段的设计，Faster R-CNN 的速度相对较慢，可能无法实现与 YOLO 相同的实时性能。

因此，如果你更注重实时性能，可以选择 YOLO。如果你更注重精度，特别是对于小目标的检测，那么 Faster R-CNN 可能更适合你的需求。需要根据具体的应用场景和要求来选择适合的算法。

在使用 Faster R-CNN 进行实时披萨边界框检测时，分析边界框是否被遮挡可以通过以下方法进行：

1. IoU（Intersection over Union）分析：计算检测到的边界框与其他边界框之间的 IoU 值。如果两个边界框的 IoU 值较高，说明它们之间存在重叠或遮挡的可能性较大。

2. 深度信息分析：利用深度传感器（如深度相机）或其他深度估计方法，获取场景中物体的深度信息。通过比较物体的深度值，可以推断是否存在遮挡关系。如果一个物体的边界框在深度上被另一个物体的边界框所覆盖，那么可以判断存在遮挡。

3. 视觉特征分析：利用 Faster R-CNN 提取的特征信息，例如物体的纹理、颜色或形状等，来判断是否存在遮挡。如果一个物体的视觉特征在边界框内部或边界框边缘处出现明显的变化，可能表明该物体被其他物体遮挡。

4. 运动信息分析：利用视频序列中的帧间运动信息，观察物体的运动轨迹和遮挡情况。如果一个物体的运动轨迹在某一帧中突然中断或发生异常，可能是由于被其他物体遮挡所致。

需要注意的是，以上方法都是基于一些推断和分析，可能存在一定的误判和不确定性。在实际应用中，可以结合多种方法来进行边界框遮挡分析，以提高准确性和鲁棒性。