是的，Fine-tuning可以应用于目标检测任务。目标检测任务是指在图像或视频中自动识别和定位特定目标的任务，通常涉及到对图像中的物体进行分类和边界框的回归。

  Fine-tuning是一种迁移学习的技术，它可以在一个已经预训练好的模型基础上，通过在新数据集上进行少量训练来优化模型的性能。在目标检测任务中，通常会使用已经在大规模图像数据上预训练好的模型（如ImageNet数据集上预训练的模型），然后将其用作特征提取器。

  具体做法是首先将预训练模型的所有权重固定，并通过它提取输入图像的特征。然后，在这些特征之上添加一个或多个特定于目标检测任务的层，如区域建议网络（Region Proposal Network）和分类器（如Fast R-CNN、Faster R-CNN等）。这些新添加的层将针对目标检测任务进行训练。

  在进行Fine-tuning时，可以根据实际情况决定是否从头开始训练所有层，或者只训练最后几层（冻结先前的层）。这取决于训练数据的大小和相似性，以及预训练模型与目标检测任务之间的相似性。通过Fine-tuning，模型可以从大规模数据集上学到的通用特征转移到目标检测任务中，从而提升模型性能。

  需要注意的是，Fine-tuning需要足够的训练数据来调整模型，并且需要保持一个合适的平衡，以避免过拟合。同时，Fine-tuning的预训练模型选择也是一个重要的决策因素，应该选择与目标检测任务相似的预训练模型，以便提取更有效的特征。