本研究提出了均衡损失（EQL v2）、选择性物体对比学习（SoCo）和针对性监督对比学习（TSC）等新方法，以解决长尾目标检测中的不平衡问题。实验结果表明，这些方法在多个数据集上显著提升了模型的识别准确率和泛化能力，尤其在稀有类别上表现突出。

STENCIL方法通过选择一组弱标记的稀有类别实例并由注释者进行强标记来改善文本分类数据集的准确性和稀有类别的F-1分数。相对于常见的主动学习方法，STENCIL方法提高了整体准确性和稀有类别F-1分数。