Detecting generic objects is one important sensing task for applications that need to understand the environment, for example eXtended Reality (XR), drone navigation etc. However, Object Detection algorithms are particularly computationally heavy for real-time video analysis on resource-constrained mobile devices. Thus Object Tracking, which is a much lighter process, is introduced under the Tracking-By-Detection (TBD) paradigm to alleviate the computational overhead. Still, it is common that the configurations of the TBD remain unchanged, which would result in unnecessary computation and/or performance loss in many cases.\\ This Master's Thesis presents a novel approach for multi-objective optimization of the TBD process on precision and latency, with the platform being power-constrained devices. We propose a Deep Reinforcement Learning based scheduling architecture that selects appropriate TBD actions in video sequences to achieve the desired goals. Specifically, we develop a simulation environment providing Markovian state information as input for the scheduler neural network, justified options of TBD actions, and a scalarized reward function to combine the multiple objectives. Our results demonstrate that the trained policies can learn to utilize content information from the current and previous frames, thus optimally controlling the TBD process at each frame. The proposed approach outperforms the baselines that have fixed TBD configurations and recent research works, achieving the precision close to pure detection while keeping the latency much lower. Both tuneable configurations show positive and synergistic contribution to the optimization objectives. We also show that our policies are generalizable, with inference and action time of the scheduler having minimal latency overhead. This makes our scheduling design highly practical in real XR or similar applications on power-constrained devices. / Att upptäcka generiska objekt är en viktig uppgift inom avkänning för tillämpningar som behöver förstå omgivningen, såsom eXtended Reality (XR) och navigering med drönare, bland annat. Algoritmer för objektdetektering är dock särskilt beräkningstunga när det gäller videoanalyser i realtid på resursbegränsade mobila enheter. Objektspårning, å andra sidan, är en lättare process som vanligtvis implementeras under Tracking-By-Detection (TBD)-paradigmet för att minska beräkningskostnaden. Det är dock vanligt att TBD-konfigurationerna förblir oförändrade, vilket leder till onödig beräkning och/eller prestandaförlust i många fall.\\ I detta examensarbete presenteras en ny metod för multiobjektiv optimering av TBD-processen med avseende på precision och latens på plattformar med begränsad prestanda. Vi föreslår en djup förstärkningsinlärningsbaserad schemaläggningsarkitektur som väljer lämpliga TBD-åtgärder för videosekvenser för att uppnå de önskade målen. Vi utvecklar specifikt en simulering som tillhandahåller Markovian state-information som indata för schemaläggaren, samt neurala nätverk, motiverade alternativ för TBD-åtgärder och en skalariserad belöningsfunktion för att kombinera de olika målen. Våra resultat visar att de tränade strategierna kan lära sig att använda innehållsinformation från aktuella och tidigare ramar för att optimalt styra TBD-processen för varje bild. Det föreslagna tillvägagångssättet är bättre än både de grundläggande metoderna med en fast TBD-konfiguration och nyare forskningsarbeten. Det uppnår en precision som ligger nära den rena detektionen samtidigt som latensen hålls mycket låg. Båda justerbara konfigurationerna bidrar positivt och synergistiskt till optimeringsmålen. Vi visar också att våra strategier är generaliserbara genom att dela upp träning och testning med en 50 %-ig uppdelning, vilket resulterar i minimal inferenslatens och schemaläggarens handlingslatens. Detta gör vår schemaläggningsdesign mycket praktisk i verkliga XR- eller liknande tillämpningar på enheter med begränsad strömförsörjning.