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相关描述
目标检测在图像处理领域有着非常大的占比，过去两年，深度学习在Detection的持续发力，为这个领域带来了变革式的发展：一方面，从 RCNN 到 Fast RCNN，再到 Faster RCNN，不断刷新 mAP；
另一方面，SSD、YOLO 则是将性能提高到一个非常高的帧率。 对于视频来讲，相邻帧目标之间存在 明显的上下文关系，这种关系在技术上的表现就是 Tracking，研究过跟踪的童鞋都应该知道 经典算法 TLD，通过 Tracking-Learning-Detection 学习目标的帧间变换，并进行 Location。
基于视频的目标检测 要解决的是同样的问题，因为 变形、遮挡、运动Blur 等因素导致目标 在 中间帧无法检测到（Appearence 发生很大变化），可以从下图看到，基于 still-image 的方法在某些帧的检测置信度很低。