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。