Learning to Segment the Tail（LST）を提案。学習を進めるにあたり、古いクラスの画像をレビューして、インスタンスの少ないカテゴリについていかにセグメンテーションを行うかを学習した。Few-shot学習の枠組みも取り入れ、インスタンスの少ないカテゴリへの対処法としている。

LVISデータセットを用いて検証を行った。10サンプル以下のカテゴリに対してAverage Precisionを8.3%向上、全体（1,230カテゴリ）としては2.0%の精度向上に寄与した。