Bei der Erkennung seltener Objektklassen könnten mehrere Herausforderungen auftreten. Einerseits könnten die Prototypen für seltene Klassen möglicherweise nicht ausreichend trainiert sein, was zu einer unzureichenden Erkennungsleistung führen könnte. Darüber hinaus könnten seltene Objektklassen weniger Trainingsdaten haben, was die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen könnte, diese Klassen korrekt zu erkennen. Zudem könnten seltene Objektklassen dazu führen, dass die Prototypen für diese Klassen weniger spezifisch sind und sich möglicherweise mit Prototypen für häufigere Klassen überschneiden, was die Erklärbarkeit des Modells beeinträchtigen könnte.