machine-learning - オブジェクトの検出は、不均衡な分類として扱うことができますか

Question

オブジェクト検出の問題では、バックグラウンド クラスがトレーニング データを支配しているように見えます。これは、オブジェクト サンプルよりもバックグラウンド サンプルの方がはるかに多いためです。
では、オブジェクト検出の問題を不均衡な分類の問題として扱うことができるでしょうか? 不正/侵入検知は、アンバランスな分類問題として広く扱われているようです。