迁移学习在视觉检测中的策略调整主要包括以下几点：
1. 数据增强：数据增强是减少过拟合的关键策略之一。在迁移学习中，尤其是当目标任务的数据量较少时，通过对图像进行随机旋转、裁剪、缩放和色彩扰动等操作，可以增加训练数据的多样性，帮助模型学习更一般化的特征，从而提升模型的泛化能力，减少对特定训练数据的依赖。
2. 特征提取与微调：在迁移学习中，通常会使用预训练模型作为特征提取器，然后通过微调来适应新任务。为了避免过拟合，可以通过减小微调过程中的学习率，限制模型在新数据集上的参数更新幅度。这样做有助于保持预训练模型学到的泛化特征，同时在新任务上进行必要的调整。
3. 根据数据集大小和数据差异调整策略：
如果新数据集很小，并且与原始训练数据相似，可以删除神经网络的末尾层级，添加一个新的全连接层，输出数量与新数据集中的类别数量一样，然后训练网络以更新新全连接层的权重，同时冻结预训练网络的所有权重。
如果新数据集很小，并且与原始训练数据不同，可以删除靠近网络开头的大多数预训练层级，保留网络开始部分的层，这些层学习更一般的、低级的特征，可能对新任务更有用。然后在剩余预训练层级后面添加一个新的全连接层，输出数量与新数据集中的类别数量一样。
迁移学习在视觉检测中的策略调整主要包括数据增强、特征提取与微调以及根据数据集大小和数据差异调整策略。这些策略有助于提升模型的泛化能力，避免过拟合，并适应不同的视觉检测任务。
