大模型时代，计算机视觉中迁移学习是否还有研究的必要？

在大模型时代，迁移学习仍然是计算机视觉中一个非常重要的研究方向。虽然现在已经有了很多强大的预训练模型，如BERT、GPT等，但是这些模型也需要针对具体任务进行fine-tuning才能取得最好的效果。而迁移学习正是一种有效的fine-tuning手段，它可以通过将一个领域的知识迁移到另一个领域来提高模型性能。

此外，迁移学习还可以缓解数据不足的问题。在某些情况下，我们可能只有少量的标注数据，这时候可以使用迁移学习来利用预训练模型已经学到的知识，从而提高模型的泛化能力和准确度。

因此，尽管现在已经有了很多强大的模型，但是迁移学习仍然是计算机视觉中一个重要的研究方向，它可以帮助我们更好地利用已有的知识，解决实际问题。