目标跟踪中检测部分训练可以不用视频拆分的图片吗

初学者，想问一下，多目标跟踪中，检测和跟踪不是分开的吗，检测可以用图片训练吗？必须要用视频帧的图片吗？因为我想用的东西视频数据有点少。

可以的，视频本质上就是图片流，即使是跟踪也是分割成图片进行处理。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：显著性目标检测（一）——与图像分割、目标检测的区别
• 除此之外, 这篇博客: 图像检测：目标检测（上）中的 分类部分 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或者直接跳转源博客中阅读:
  

  RCNN训练流程：
  C：在M’ 的Fc7特征上训练线性SVMs分类器

  

  SVM训练完成后，如果完全分类正确，所有正样本的输出概率都大于0.5，而所有负样本的输出概率都小于0.5。
  但常见的情况是有一部分的负样本的输出概率也大于0.5的,这些样本就称之为“False Positives”。
  如果把这些“False Positives"收集起来，对SVM进行二次训练，经过二次训练的SVM的分类准确度一般会有一定的提升。
  

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^