Long Tailed Object Detection

장미 꼬리 객체 검출은 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 작업으로, 헤드 클래스가 훈련 데이터셋에서 충분한 샘플을 가지고 있지만, 꼬리 클래스는 샘플이 부족한 문제를 해결하기 위해 수행됩니다. 이 작업의 목표는 균형 잡힌 테스트 데이터셋 하에서 모델의 꼬리 클래스 검출 성능을 개선하여 더 포괄적이고 정확한 객체 인식을 달성하는 것입니다. 장미 꼬리 객체 검출의 응용 가치는 특히 복잡하고 다양한 환경에서 모델의 강건성과 일반화 능력을 향상시키는 데 있습니다.