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DeepSORT是一个非常流行的多目标跟踪算法，但是可以通过对其代码进行改进来提高其性能和适应性。以下是一些DeepSORT代码改进的建议：
使用更好的特征提取器：DeepSORT使用卷积神经网络(CNN)来提取特征，但是可以尝试使用更好的CNN模型，例如ResNet、EfficientNet等来提取更好的特征。
改进运动模型：DeepSORT使用卡尔曼滤波器来建立运动模型，但是该模型可能无法很好地适应某些场景。可以考虑改进运动模型，例如使用长短时记忆网络(LSTM)或循环神经网络(RNN)来预测目标的运动。
对抗训练：DeepSORT在训练时可能会受到对抗性攻击，因此
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deepsort代码改进
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