遷移學(xué)習(xí)在無(wú)監(jiān)督場(chǎng)景下進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)的方法主要涉及到利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)或適配，從而使其能夠應(yīng)用于特定的檢測(cè)任務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，可以通過(guò)以下方式實(shí)現(xiàn)：

1. 采用無(wú)監(jiān)督表征學(xué)習(xí)方法：

這種方法廣泛應(yīng)用于NLP領(lǐng)域，但在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中也逐漸受到關(guān)注。

例如，F(xiàn)acebook AI研究院的何愷明團(tuán)隊(duì)提出的MoCo（Momentum Contrast）方法，通過(guò)對(duì)比損失法從圖像數(shù)據(jù)中采樣，并由經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的編碼器表征，其預(yù)訓(xùn)練模型經(jīng)過(guò)微調(diào)可以遷移到不同的檢測(cè)任務(wù)上。

2. 利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行目標(biāo)發(fā)現(xiàn)：

訓(xùn)練student deep network來(lái)預(yù)測(cè)teacher路徑的輸出，該路徑在視頻或大型圖像集合中執(zhí)行無(wú)監(jiān)督的目標(biāo)發(fā)現(xiàn)。

這種方法在訓(xùn)練期間增加泛化的可能性，同時(shí)保持測(cè)試的快速性，可以跨越幾代student-teacher的訓(xùn)練，從而在無(wú)監(jiān)督的場(chǎng)景下進(jìn)行有效的視覺(jué)檢測(cè)。

3. 結(jié)合遷移學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：

在某些情況下，可以先使用遷移學(xué)習(xí)將預(yù)訓(xùn)練模型適配到相近的任務(wù)，然后再利用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)進(jìn)行進(jìn)一步的微調(diào)。

例如，在圖像分類任務(wù)中，可以先使用在ImageNet上訓(xùn)練好的模型作為預(yù)訓(xùn)練模型，然后針對(duì)特定的無(wú)監(jiān)督檢測(cè)任務(wù)進(jìn)行微調(diào)，以提升模型的性能。

遷移學(xué)習(xí)在無(wú)監(jiān)督場(chǎng)景下進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)的方法多種多樣，關(guān)鍵在于如何結(jié)合無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的特點(diǎn)和遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，選擇適合的方法對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和微調(diào)，從而使其能夠準(zhǔn)確地完成特定的檢測(cè)任務(wù)。