객체 검출 에 대한 이 들 과제 를 복합 화 하 는 것 은 비디오 스트림 의 시간 적 ( temporal ) 데이터 에서 만 점점 더 보여 지 고 캡 처 될 필요 가 있 는 콘텐츠 가 있 다는 사실 이 다 . 예 를 들 어 폭력 검출 , 보행자 의도 검출 , 보안 카메라 의 실시간 제공 ( live feed ) 에서 의심 스러운 동작 검출 등 이 있 다 . 이 는 비디오 스트림 의 둘 이상 의 이미지 프레임 이 단일 모델 에서 상호 참조 되 어야 함 을 의미 한다 . 현재 방법 은 주로 정적 이미지 에 관한 트레이닝 을 기반 으로 한다 . 다시 말 해 , 비디오 는 실제로 시간 적 데이터 를 프로세싱 하 는 대신 , 정적 이미지 의 시퀀스 로 프로세싱 된다 . 단일 분류 모델 을 프로세싱 하 기 위해 다수 의 프레임 을 상호 참조 해야 할 때 복잡 성 과 프로세싱 오버헤드 는 명확 하 게 부가 될 것 이 다 .