基于视频的目标检测

一. 提出背景

       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。

       

       VID(object-detection-from-video) 在2015年已成为一个 Challenge 方向，主要思路是结合帧间的 Context 信息、Tracking信息，接下来我们要讲的算法 TCNN。

       论文名称： T-CNN: Tubelets with Convolutional Neural Networks for Object Detection from Videos

二. T-CNN

      论文下载：【arvix】

      代码下载：【Github】

      闲话不说，直接给出框架图：

        

        算法分为四个步骤&