遷移學習在無監(jiān)督場景下進行視覺檢測的方法主要涉及到利用無監(jiān)督學習算法對預訓練模型進行微調(diào)或適配，從而使其能夠應用于特定的檢測任務。具體來說，可以通過以下方式實現(xiàn)：

1. 采用無監(jiān)督表征學習方法：

這種方法廣泛應用于NLP領(lǐng)域，但在計算機視覺中也逐漸受到關(guān)注。

例如，F(xiàn)acebook AI研究院的何愷明團隊提出的MoCo（Momentum Contrast）方法，通過對比損失法從圖像數(shù)據(jù)中采樣，并由經(jīng)過訓練的編碼器表征，其預訓練模型經(jīng)過微調(diào)可以遷移到不同的檢測任務上。

2. 利用無監(jiān)督學習進行目標發(fā)現(xiàn)：

訓練student deep network來預測teacher路徑的輸出，該路徑在視頻或大型圖像集合中執(zhí)行無監(jiān)督的目標發(fā)現(xiàn)。

這種方法在訓練期間增加泛化的可能性，同時保持測試的快速性，可以跨越幾代student-teacher的訓練，從而在無監(jiān)督的場景下進行有效的視覺檢測。

3. 結(jié)合遷移學習和無監(jiān)督學習：

在某些情況下，可以先使用遷移學習將預訓練模型適配到相近的任務，然后再利用無監(jiān)督學習進行進一步的微調(diào)。

例如，在圖像分類任務中，可以先使用在ImageNet上訓練好的模型作為預訓練模型，然后針對特定的無監(jiān)督檢測任務進行微調(diào)，以提升模型的性能。

遷移學習在無監(jiān)督場景下進行視覺檢測的方法多種多樣，關(guān)鍵在于如何結(jié)合無監(jiān)督學習的特點和遷移學習的優(yōu)勢，選擇適合的方法對模型進行訓練和微調(diào)，從而使其能夠準確地完成特定的檢測任務。