本研究提出了一种新的迁移学习框架，通过合成图像进行模型微调，然后使用真实数据进行快速适应。使用数据集风格反转策略提高合成图像与真实图像之间的风格对齐。实验证明该框架在不同数据集和模型上都有一致的改进效果，分类任务准确率提高高达30%。

本研究提出了一种新的两阶段框架，通过使用合成图像进行模型微调，然后使用真实数据进行快速适应，提高迁移学习模型的能力。实验证明，该方法在不同数据集和模型上都有一致的改进效果，分类任务准确率提高高达30%。