特徴抽出の必要性を判断するための閾値設定は、精度向上において重要な要素です。提案手法では、IoU（Intersection over Union）やアスペクト比の類似性を基にリスクのある検出を特定しています。これに加えて、閾値を動的に調整するアプローチが考えられます。具体的には、過去のフレームにおけるオクルージョンの頻度や、対象物の動きのパターンに基づいて閾値を適応的に変更することが有効です。例えば、オクルージョンが多いシーンでは、より厳しい閾値を設定し、特徴抽出を行うことで、誤ったマッチングを防ぎ、精度を向上させることができます。また、データセットの特性に応じて閾値を調整することで、特定のシナリオにおける精度を最大化することが期待できます。