提案手法であるWildFiTは、動物の出現頻度の変化に対しても一定の影響を受けます。特に、クラス分布ドリフト検出（CDD）モジュールが動物のクラス分布の変化を監視し、出現頻度の変化に応じてモデルの再調整を行います。動物の出現頻度が低い場合、十分なサンプルが集まらないため、モデルの精度が低下する可能性があります。しかし、WildFiTは背景画像を利用して合成データを生成するため、動物の出現頻度が低い状況でも、背景に基づいた合成画像を用いてモデルを適応させることができ、性能の維持が期待されます。