長尾物体検出

長尾物体検出は、コンピュータビジョンの重要なタスクであり、訓練データセットにおいて主要クラス（ヘッドクラス）に豊富なサンプルがある一方で、マイナークラス（テールクラス）に少ないサンプルしかない問題を解決することを目指しています。このタスクの目的は、テストデータセットがバランスの取れている状況下で、モデルのテールクラスに対する検出性能を向上させ、より包括的かつ正確な物体認識を実現することです。長尾物体検出の応用価値は、特に複雑で多様な環境において、モデルの堅牢性と汎化能力を高めることにあります。