项目名称:显著性区域检测
技术实现:为了提升行人重识别模型的性能,通过框出行人局部显著的区域,来区分相似度过高的不同行人。
1、数据准备:标注准备、数据增强
2、模型选择:YOLOv5
项目职责:本人负责确定行人区域框的位置及类别,制定标注要求,选用YOLOv5的目标检测模型完成了对行人显著性
区域的检测,mAP达到0.69,类别识别率均在0.9以上;运用显著性区域,提取区域特征,对行人相似度得分加以限
制,在某测试集上行人重识别模型的mAP从0.9285提高到0.9287,解决不同行人相似度得分高的问题。
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