يُعد التعرف على الصور من أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي تطوراً وتأثيراً في التطبيقات الحديثة، بدءاً من التشخيص الطبي وصولاً إلى أنظمة المراقبة الصناعية. غير أن تدريب نماذج التعلم العميق من الصفر يتطلب كميات هائلة من البيانات وموارد حاسوبية كبيرة، الأمر الذي قد لا يتوفر في جميع المشاريع البحثية. هنا تظهر أهمية تقنيات نقل التعلم، التي تعتمد على إعادة استخدام نماذج مدربة مسبقاً على مجموعات بيانات ضخمة، ثم إعادة تهيئتها لمهام محددة. يتم ذلك من خلال تجميد بعض الطبقات الأساسية المسؤولة عن استخراج السمات العامة للصورة، وإعادة تدريب الطبقات العليا لتناسب المهمة الجديدة. تساهم هذه التقنية في تحسين سرعة التدريب وتقليل خطر الإفراط في التخصيص، كما تعزز دقة التصنيف حتى في حالات البيانات المحدودة. وقد أثبتت الدراسات أن دمج نقل التعلم مع تقنيات تعزيز البيانات (Data Augmentation) يرفع كفاءة النموذج بشكل ملحوظ. إضافة إلى ذلك، يُمكّن نقل التعلم الباحثين من تطوير حلول تطبيقية في مجالات حساسة مثل الكشف المبكر عن الأورام، وتحليل الصور الفضائية، وأنظمة القيادة الذاتية. ومع ذلك، يجب اختيار النموذج الأساسي بعناية لضمان توافقه مع طبيعة البيانات الجديدة. بالتالي، يمثل نقل التعلم أداة استراتيجية لتطوير أنظمة تعرف على الصور عالية الأداء بكفاءة زمنية وموارد أقل