本文提出了一種名為 2DRCL 的新型預訓練框架，旨在解決目標檢測中長尾分佈帶來的挑戰，特別關注於提升尾部類別的表現。
本文提出了一種名為 FRACAL 的新型後校準方法，用於解決長尾目標檢測中罕見類別性能不佳的問題，該方法利用分形維數來估計類別在圖像空間中的分佈均勻程度，並據此調整預測概率，從而在頻繁類別和罕見類別以及分佈均勻的類別和分佈稀疏的類別之間實現平衡。
