学习视频追踪也大概一年多了，其实最开始很奇怪，既然目标检测已经发展那么好了，那么对视频每一帧都进行一次目标检测不就可以实现目标跟踪了吗，甚至一度想换到目标检测的组里去。下面来总结下目标追踪的必要性，作为Tracking学习的第一篇博文~
1、Tracking速度比Detection更快
在追踪第n帧时，Tracking显然会用到n-1帧的位置信息，考虑到物体的变化一般是空间连续的，因此可以确定一个候选的搜寻区域，相比于Dectection的全画面搜索，大大减少了计算量。但是，这样的搜索策略也给Tracking带来了一些问题：
e.g.
a. 物体的运动过快，候选区域范围的确定：候选范围需要根据物体运动情况（速度、运动方式）确定；
b. 每一帧都只参照前一帧的追踪结果，有可能带来错误累加。因此在跟踪同时，很多方案会加一个检测算法同步运行。
2、Tracking帮助提高Detection的准确性
当视频中主体被遮挡，单纯用Detection很难进行准确捕捉。而Tracing可以基于前一帧以及目标物体运动情况进行预判，弥补了Dectection的缺陷。
3、Tracking可以保持目标本体（Tracking preserves identity)
当图像中，特征相似的物体有多个时，Detection很难准确识别初始的目标是哪一个。例如追踪一群在岸边漫步的鸭子，用Detection很容易弄混图像中所有的鸭子，可能会框定到别的鸭子身上。而Tracking可以较为准确地保持初始目标的identity。例如下图，追踪红点，Detection表示臣妾做不到啊……
Referrence：
https://www.learnopencv.com/object-tracking-using-opencv-cpp-python/