迁移学习是深度学习中的一项强大技术，它允许模型利用已学到的知识将其应用于不同但相关的任务中去。这在计算机视觉中尤其有用，因为在计算机视觉中收集和注释大量数据成本非常高。在本文中，我们将探讨在计算机视觉中使用迁移学习的实用技巧，尤其是图像分类领域。
使用迁移学习时首先要考虑的事情之一是数据集。我们需要有一个庞大而多样化的数据集来训练模型，为了减少时间成本，我们可以使用公共且开源的数据集。
深度迁移学习(DTL)的第一步是建立良好的基线模型。利用基线模型可以快速进行迭代和试验。在建立基线模型时，重要的是选择合适的图像尺寸、主干网络、批量大小、学习率和epoch数。
一旦建立了良好的基线模型，下一步就是调整学习率和epoch数。这也是深度迁移学习中最重要的一步，因为会对模型的性能产生重大影响。学习率和epoch数应根据主干和数据来选择。学习率的良好起始范围介于0.0001和0.001之间，epoch数的良好起始范围介于2和10之间。
调整学习率和轮数后，下一步是扩充训练图像。增强用于随机改变训练图像，这有助于提高模型的性能。常见的增强包括水平和垂直翻转、调整大小、旋转、移动、剪切、Cutmix和Mixup。
下一步是调整模型和输入复杂度。这可以通过增加或减少模型的复杂性或改变同一系列的主干来实现。这一步可以找到特定任务和数据的最佳模型。
调整模型和输入复杂度后，下一步就是进一步调优模型。这可以通过增加图像大小、尝试不同的主干或尝试不同的架构来完成。
最后一步是在完整的训练数据上重新训练模型并混合模型。这很关键，因为训练模型的数据越多，它的性能就越好。混合是一种涉及组合多个模型的技术，这有助于提高模型的性能。重要的是对相同的设置使用不同的调整，如不同的主干、增强、时期和图像大小等等。
除了这些步骤之外，还有一些技巧也可用于提高模型的性能。比如测试时间增强(TTA)，这是一种涉及对测试数据应用增强以提高模型性能的技术。还有可以在推理过程中增加图像大小，这有助于提高模型的性能。最后，还可以使用后处理和2nd stage模型来进一步提高模型的性能。
