该研究提出了一种面向任务的知识迁移方法，通过在大型数据集上预训练，以及在有限标记的目标数据下展现出优异性能的情况下，对小型任务特定模型进行有效训练。实验结果表明，该方法在有限标记数据的情况下，在四个目标任务上的性能优于其他方法。研究还指出了知识迁移的数据集对最终目标任务性能的影响，并提出了基于图像检索的方法来筛选有效的迁移集。

该研究提出了一种简单高效的面向任务的知识迁移方法，利用大型视觉基础模型在庞大数据集上预训练，并在有限标记的目标数据下展现出优异性能。实验结果表明，该方法在有限标记数据的情况下，在四个目标任务上的性能优于其他方法。研究还指出了知识迁移的数据集对最终目标任务性能的影响，并提出了基于图像检索的方法来筛选有效的迁移集。