轉移學習可以應用於解決更複雜的計算機視覺問題，如3D物體檢測和分割。隨著深度學習技術的進步，許多研究已經開始探索如何將轉移學習應用於3D數據的處理。這些問題通常需要大量的標註數據來訓練模型，而轉移學習可以通過利用在2D圖像或其他相關3D數據集上訓練的模型，來減少對標註數據的需求。
例如，研究者可以在大型2D圖像數據集上訓練一個卷積神經網絡（CNN），然後將其知識轉移到3D物體檢測任務中。這樣的做法不僅能加速訓練過程，還能提高模型在3D數據上的準確性。此外，隨著3D數據集的增長和多樣化，轉移學習的應用範圍將會進一步擴大，為解決更複雜的計算機視覺問題提供新的解決方案。