本项目是一种基于成本计算的多目标跟踪器。是根据马氏距离计算的。然后，利用线性分配方法和Munkres算法将当前检测分配到以前的轨道。ATracker能够根据人的外貌以及基于Mahalanobis距离的成本来管理群体。
原始仓库地址：https://github.com/apennisi/multi_target_tracker.git
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目标追踪
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**SwiftnessX**是一个跨平台的笔记&目标跟踪应用程序的渗透测试建立在电子js。
原始仓库地址：https://github.com/ehrishirajsharma/SwiftnessX.git
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目标追踪
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这个库包含了团队“iwiwi”提交的关于Kaggle NIPS的17个对抗性例子的非目标对抗性攻击轨迹(https://www.kaggle.com/c/nips-2017-non-targeted-adversarial-attack)
我们的方法是使用全卷积神经网络生成对抗性的例子。基本框架与对抗式转换网络论文相同(https://arxiv.org/pdf/1703.09387.pdf)，
但是我们使用了更大的FCN模型和更强的计算能力，以及一些新的思想，如多目标训练、多任务训练和梯度提示。关于细节，我们正在准备一份技术报告，描述我们的方法
原始仓库地址：https://github.com/pfnet-research/nips17-adversarial-attack.git
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