視覺檢測(cè)中的模型遷移技術(shù)主要有以下幾種：

1. Linear Probing（線性探測(cè)）：

線性探測(cè)是一種評(píng)估預(yù)訓(xùn)練模型性能的方法，通過(guò)替換模型的最后一層為線性層并保持其余部分不變，僅訓(xùn)練這個(gè)線性層以測(cè)試模型的表征學(xué)習(xí)能力。

該技術(shù)計(jì)算效率高，但線性分類器可能無(wú)法捕捉到預(yù)訓(xùn)練模型中的復(fù)雜線性關(guān)系。

2. Finetune（微調(diào)）：

微調(diào)是指在目標(biāo)任務(wù)上對(duì)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練，以適應(yīng)特定任務(wù)的要求。

這一過(guò)程可以調(diào)整模型的權(quán)重，使其更好地適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布，是遷移學(xué)習(xí)最常用的方法之一。

3. Adapter（適配器）：

適配器方法也是視覺大模型遷移的一種技術(shù)，但具體細(xì)節(jié)和原理在要求中未詳細(xì)展開。

4. Prompt（提示）：

提示方法同樣屬于視覺大模型遷移的技術(shù)范疇，不過(guò)具體實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用場(chǎng)景在要求中也未詳細(xì)描述。

5. 特征提取（Feature extraction）：

特征提取是使用預(yù)訓(xùn)練模型的底層卷積層作為特征提取器，這些層能夠捕捉到圖像的通用特征，如邊緣、紋理等。

提取的特征可以作為新任務(wù)的輸入，進(jìn)行后續(xù)的分類或其他任務(wù)。

6. 凍結(jié)（Freezing）：

凍結(jié)方法通常用于較小的數(shù)據(jù)集，通過(guò)固定預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的一些第一層的參數(shù)，其他層在新任務(wù)上進(jìn)行訓(xùn)練，以減少計(jì)算量和數(shù)據(jù)量的需求。

視覺檢測(cè)中的模型遷移技術(shù)主要包括Linear Probing、Finetune、Adapter、Prompt、特征提取和凍結(jié)等方法。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，可以根據(jù)具體的應(yīng)用場(chǎng)景和需求選擇合適的技術(shù)進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。