迁移学习在无监督场景下进行视觉检测的方法主要涉及到利用无监督学习算法对预训练模型进行微调或适配，从而使其能够应用于特定的检测任务。具体来说，可以通过以下方式实现：
1. 采用无监督表征学习方法：
这种方法广泛应用于NLP领域，但在计算机视觉中也逐渐受到关注。
例如，Facebook AI研究院的何恺明团队提出的MoCo（Momentum Contrast）方法，通过对比损失法从图像数据中采样，并由经过训练的编码器表征，其预训练模型经过微调可以迁移到不同的检测任务上。
2. 利用无监督学习进行目标发现：
训练student deep network来预测teacher路径的输出，该路径在视频或大型图像集合中执行无监督的目标发现。
这种方法在训练期间增加泛化的可能性，同时保持测试的快速性，可以跨越几代student-teacher的训练，从而在无监督的场景下进行有效的视觉检测。
3. 结合迁移学习和无监督学习：
在某些情况下，可以先使用迁移学习将预训练模型适配到相近的任务，然后再利用无监督学习进行进一步的微调。
例如，在图像分类任务中，可以先使用在ImageNet上训练好的模型作为预训练模型，然后针对特定的无监督检测任务进行微调，以提升模型的性能。
迁移学习在无监督场景下进行视觉检测的方法多种多样，关键在于如何结合无监督学习的特点和迁移学习的优势，选择适合的方法对模型进行训练和微调，从而使其能够准确地完成特定的检测任务。
