本研究针对像素级语义分割中的长尾问题，提出了一种新的AUC损失函数。通过依赖图分析和尾类记忆库优化损失项和空间复杂性。实验结果证明了AUCSeg方法的有效性。

通过使用RCL方法解决长尾学习问题，提供了对BCL框架的丰富嵌入和更高准确度。RCL作为独立损失函数，实现了与最先进方法相当的准确度水平。

本文提出了一种新的上下文转移增强模块，通过维护上下文库为尾类别生成多样化的训练图像，以提高长尾学习任务的泛化性能。实验证明，该模块优于其他方法。