En la detección de Interacción Humano-Objeto (HOI), el desequilibrio de clases limita severamente el rendimiento de un modelo en categorías de interacción poco frecuentes. Para superar este problema, se ha desarrollado un algoritmo de Re-Split. Este algoritmo implementa agrupamiento basado en DreamSim y realiza particionamiento basado en k-means para reestructurar las divisiones de entrenamiento y prueba. Al hacerlo, el enfoque equilibra las rarezas y las clases frecuentes de interacción por igual, aumentando así la robustez. También se ha introducido un conjunto de datos de prueba del mundo real. Este conjunto de datos es comparable a un verdadero punto de referencia independiente. Está diseñado para abordar el sesgo de distribución de clases, que comúnmente está presente en los conjuntos de prueba tradicionales. Sin embargo, como se muestra en la subsección de Experimento y Evaluación, se puede lograr un alto nivel de rendimiento para el caso general utilizando diferentes instancias de entrenamiento de pocas muestras y clases raras. Los modelos entrenados únicamente en el conjunto de datos re-dividido muestran mejoras significativas en el mAP de clases raras, particularmente para modelos de una etapa. La evaluación en el conjunto de datos de prueba del mundo real enfatiza aún más el rendimiento del modelo que se había pasado por alto anteriormente y apoya la estructuración justa del conjunto de datos. Los métodos se validan con experimentos extensos utilizando cinco modelos de una etapa y dos de dos etapas. Nuestro análisis muestra que remodelar las distribuciones del conjunto de datos aumenta la detección de clases raras en hasta 8.0 mAP. Este estudio allana el camino para un entrenamiento y evaluación equilibrados que conducen a la formulación de un marco general para la detección de HOI escalable, justa y generalizable.