物体の正確な検出と追跡は、効果的なビデオ理解において不可欠です。これまでの研究では、これらの2つのタスクが検出に重きを置いた形で統合されてきましたが、追跡からの検出への恩恵は限定的でした。より高い相乗効果を得るため、我々は現在のフレームでの物体検出を以前のフレームで計算されたトラックレット（tracklets）に基づいて条件付けすることで、タスク間の統合を強化することを提案します。この手法により、物体検出結果は高い検出応答だけでなく、既存のトラックレットとの一貫性も向上します。この一貫性の向上により、トラックレット条件付き検出なしで得られる揺れのある経路よりも滑らかで安定した物体軌道が推定されます。広範な実験を通じて、この手法は検出精度と追跡精度の両面で最先端の性能を達成し、追跡の安定性にも顕著な改善が見られました。