（不均衡の問題に関するレビュー記事：オブジェクト検出における不均衡の問題：レビュー）
私たちが最も考える不均衡の問題は、ターゲットカテゴリの不均衡ですが、実際には次の不均衡の問題があります：
（1）カテゴリの不均衡：前景と背景不均衡、フォアグラウンドのさまざまなタイプの入力バウンディングボックスの数は不均衡です;
（2）スケールの不均衡：入力画像とバウンディングボックスのスケールは不均衡であり、最終的な結果に対する異なるフィーチャレイヤーの寄与は不均衡です;
（3）空間の不均衡：異なるサンプルリターンロス不均衡の寄与、陽性サンプルIOU、イメージ不均衡における目標位置の偏在;
（4）目的関数の不均衡：グローバル不均衡損失に（例えば回帰および分類などの）異なるタスクが寄与
取り付けgithubの参照URL：（https://github.com/kemaloksuz/ObjectDetectionImbalance）
