在现代智能机器人技术中，视觉系统是至关重要的，它不仅能够帮助机器人感知外部环境，还能指导它们进行各种操作。随着深度学习技术的不断发展，机器人的视觉能力得到了显著提升。然而，对于现有模型来说，要想适应新出现的任务或场景，我们需要对其进行适当的训练和调整。

首先，我们要明确的是，深度学习模型在处理图像数据时，其核心结构往往是卷积神经网络（CNNs）。这些网络通过多层次的特征提取，将原始图像信息转化为更高级别、更易于理解的表示形式。这使得它们能够识别出物体、检测边缘，以及执行复杂的手势识别等任务。

为了让现有模型适应新的任务，我们通常采取两种主要策略：微调（Fine-tuning）和全局重新训练（Global Re-training）。

微调

微调是一种常用的方法，它涉及到对原有预训练好的模型进行少量参数更新，以便它能快速地适应新环境中的变化。这种方法特别有效，因为它利用了预先知识，即已有的分类经验，这样可以加快收敛速度并提高性能。

具体步骤如下：

选择合适的小型数据集：选取与目标新任务相关的小型数据集作为微调对象。

调整优化器和超参数：根据新的小型数据集调整优化算法以及其他超参数，如学习率等。

启动微调过程：将预训练好的网络权重设置为固定的初始值，然后开始迭代更新剩余未固定部分的权重。

监控性能：在每个迭代周期结束后评估验证集上的准确性，并根据表现做相应调整。

全局重新训练

如果我们想要实现更彻底的地改造，使得模型完全针对新任务而定制，那么全局重新训练就是最佳选择。在这个过程中，我们从头开始构建整个网络，而不是依赖预先存在的一些固有知识。

全局重新训练通常包括以下几个步骤：

设计或选择合适架构：基于所需完成的具体视觉功能来设计或者选择一个合适的人工神经网络结构。

准备大规模数据集：收集足够数量的大规模、高质量图像用于培训整个网络。

初始化所有权重：使用一些良好的初始化方式来保证不同层间传递信息效率高，同时避免过拟合问题。

运行多轮迭代更新：采用梯度下降法则逐渐修改各层之间连接线上的权重值，直至达到最终结果。

交叉验证测试与优化: 通过交叉验证方法来评估性能并根据错误分析进一步优化算法设定如正则项系数、批大小等。

实际应用案例

案例一: 自动驾驶车辆

自动驾驶车辆需要高度精确的情景理解能力，以此来实时判读交通信号灯、行人走向甚至天气状况。而最初设计之初，其内部可能包含了大量关于道路标记识别方面的知识。但若要扩展到城市街道上更多复杂场景下的导航，则需要再次对该系统进行微调或全局重新编程以增强其对于远处障碍物检测、夜间行驶情形下的路面标志辨认能力等新技能。此时，可以考虑增加额外输入通道，如红外摄像头或者LIDAR扫描仪，以补充标准高清摄像头提供的情报，从而提升整体决策效率。

案例二: 工业机械手臂

工业机械手臂常用於自动装配生产线上，对待各种零件及其摆放位置都必须有一定的精确控制力。如果某天生产线产品尺寸发生变化，那么之前已经被广泛使用且效果出色的机器手臂就必须接受一次全面的变革。这涉及到改变硬件组件，比如安装不同的摄像头类型，或许还会修改软件架构以支持这些硬件设备。然后经过一定量时间内持续性的反馑实验后，该机械手臂才能够成功地执行原本未曾遇见过如此细节差异的情况下的操作需求。

综上所述，无论是在自动驾驶领域还是工业制造领域，都需要不断地探索如何有效地将现有的深度学习模块无缝融入到新的应用场景中去。本文旨在展示如何通过微调和全球重新训練两个主要策略，为当前可用的视觉智能系统注入必要创新，以满足日益增长和多样化的人类需求。未来随着AI技术继续进步，我相信我们将迎接更加前瞻性的解决方案，让我们的“眼睛”——即机器人的视觉系统变得更加敏锐，更具灵活性，最终促成人类社会进程中的重大突破。