الضبط الدقيق (Fine-tuning) هو منهج شائع لحل مشكلة الكشف عن الكائنات في حالات قليلة (few-shot object detection). في هذا البحث، نحاول تقديم منظور جديد لهذا الموضوع. نُصِف المهام الجديدة في حالات قليلة على أنها نوع من الانزياح التوزيعي بالنسبة لتوزيعها الحقيقي (ground-truth). ونُقدّم مفهوم "أقنعة مكانية خيالية" (imaginary placeholder masks) لإظهار أن هذا الانزياح التوزيعي هو في الأساس تركيبة من انزياحات داخل التوزيع (ID) وانزياحات خارج التوزيع (OOD). تُظهر نتائج الدراسة التجريبية أن من المهم للغاية تحقيق توازن بين التكيف مع التوزيع القليل المتاح، والحفاظ على مقاومة النموذج المُدرّب مسبقًا ضد الانزياحات التوزيعية. ونستكشف تحسينات في نقل الضبط الدقيق في سياقات الكشف عن الكائنات في حالات قليلة (FSOD) من ثلاث جوانب. أولاً، نستكشف تقنية "الضبط الدقيق عبر التحقيق الخطي" (LinearProbe-Finetuning, LP-FT) لتوازن هذا التناقض وتقليل مشكلة تشويه الميزات. ثانيًا، نستكشف فعالية استخدام استراتيجية التجميد الوقائي (protection freezing strategy) في كاشفات الكائنات القائمة على الاستعلام (query-based object detectors) للحفاظ على مقاومتها ضد الانزياحات الخارجية. ثالثًا، نجرب استخدام أساليب التجميع (ensembling methods) للتغلب على تشويه الميزات. وتم دمج جميع هذه التقنيات في منهج متكامل يُسمى BIOT (Balanced ID-OOD Transfer). تُظهر نتائج التقييم أن منهجنا بسيط وفعال، وعام في استغلال الإمكانات المتوفرة في الكشف عن الكائنات في حالات قليلة باستخدام كاشفات قائمة على الاستعلام. كما يتفوق على أحدث الطرق المتطورة (SOTA) في العديد من سياقات FSOD، ويمتلك قدرة ممتازة على التوسع.