遷移學(xué)習(xí)在視覺(jué)檢測(cè)中的策略調(diào)整主要包括以下幾點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是減少過(guò)擬合的關(guān)鍵策略之一。在遷移學(xué)習(xí)中，尤其是當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行隨機(jī)旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放和色彩擾動(dòng)等操作，可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，幫助模型學(xué)習(xí)更一般化的特征，從而提升模型的泛化能力，減少對(duì)特定訓(xùn)練數(shù)據(jù)的依賴。

2. 特征提取與微調(diào)：在遷移學(xué)習(xí)中，通常會(huì)使用預(yù)訓(xùn)練模型作為特征提取器，然后通過(guò)微調(diào)來(lái)適應(yīng)新任務(wù)。為了避免過(guò)擬合，可以通過(guò)減小微調(diào)過(guò)程中的學(xué)習(xí)率，限制模型在新數(shù)據(jù)集上的參數(shù)更新幅度。這樣做有助于保持預(yù)訓(xùn)練模型學(xué)到的泛化特征，同時(shí)在新任務(wù)上進(jìn)行必要的調(diào)整。

3. 根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)差異調(diào)整策略：

如果新數(shù)據(jù)集很小，并且與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似，可以刪除神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的末尾層級(jí)，添加一個(gè)新的全連接層，輸出數(shù)量與新數(shù)據(jù)集中的類(lèi)別數(shù)量一樣，然后訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以更新新全連接層的權(quán)重，同時(shí)凍結(jié)預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)重。

如果新數(shù)據(jù)集很小，并且與原始訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，可以刪除靠近網(wǎng)絡(luò)開(kāi)頭的大多數(shù)預(yù)訓(xùn)練層級(jí)，保留網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始部分的層，這些層學(xué)習(xí)更一般的、低級(jí)的特征，可能對(duì)新任務(wù)更有用。然后在剩余預(yù)訓(xùn)練層級(jí)后面添加一個(gè)新的全連接層，輸出數(shù)量與新數(shù)據(jù)集中的類(lèi)別數(shù)量一樣。

遷移學(xué)習(xí)在視覺(jué)檢測(cè)中的策略調(diào)整主要包括數(shù)據(jù)增強(qiáng)、特征提取與微調(diào)以及根據(jù)數(shù)據(jù)集大小和數(shù)據(jù)差異調(diào)整策略。這些策略有助于提升模型的泛化能力，避免過(guò)擬合，并適應(yīng)不同的視覺(jué)檢測(cè)任務(wù)。