目标检测是计算机视觉领域中的一项基础任务，具备重要的研究意义和应用价值。一方面，目标检测模型输出的物体类别和位置坐标是实例分割、目标跟踪等高级视觉任务进一步分析的基础元素。另一方面，目标检测模型也是自动驾驶、智能监控、在线教育等现实应用中不可或缺的基础模块。近年来，基于深度学习的目标检测方法取得了令人瞩目的研究进展。然而，监督学习范式往往伴随着高昂的数据标注成本，并且难以泛化至无标签的新场景。无监督域自适应检测方法旨在将模型从有标签源域中学到的知识迁移至无标签的目标域，从而以较低的训练成本提高检测模型的域自适应性能。

尽管现有面向跨域场景的无监督目标检测方法通过对抗训练、图像转换、构建辅助学习任务等方式提高了源域模型在目标域中的测试精度，然而跨域目标检测任务仍存在以下尚待解决的问题：1）如何实现更优的特征对齐机制，从而应对领域负迁移的挑战；2）如何提升检测模型自身的预测鲁棒性，并且减少对目标域数据的依赖；3）如何构建更优的辅助训练任务，从而为下游检测分支提供判别性更强的物体特征。针对上述问题，本文在深度学习框架下进行了面向跨域场景的目标检测方法研究，涵盖了模型构建、训练、优化，以及有效性验证等方面。以下是对主要研究内容和创新点的概述：

1、提出一种基于类别语义先验的域自适应检测方法。}检测模型在不同数据域中提取特征的分布差异是导致其“性能坍塌”的原因之一。现有域自适应方法在对齐源域和目标域特征分布时存在负迁移的挑战。一方面，前景物体特征和背景区域特征可能被错误地对齐。另一方面，不同前景特征之间也可能存在类别混淆。本文所提方法的核心思想是在缩小源域和目标域分布间隙的同时维持类别特征的可区分性。具体地，首先，所提方法构建了源域和目标域共享的前景和背景分类器，通过优化分类边界自适应地聚合不同数据域中的前景特征，同时指导模型区分前景和背景的差异，从而缓解二者之间的负迁移。其次，本研究对细粒度的前景类别特征进行建模。通过构建动态的特征存储模块，记录并更新模型在训练时提取的高质量特征分量，从而更有效地利用模型学到的历史信息。最后，迁移源域、目标域和跨域设定下的类别关系知识，以缓解前景类别特征之间的负迁移。在公开的跨域测试基准上的实验证明，所提方法能充分挖掘源域和目标域共享的类别语义知识，有效克服对抗训练引起的负迁移挑战。

2、提出一种基于多层次一致性正则的域自适应检测方法。}检测模型对风格增广图像的预测鲁棒性低也是导致其“性能坍塌”的原因之一。现有域自适应方法多数从特征对齐的角度减小不同数据域在特征空间中的分布差异，忽略了源域模型缺乏有效训练正则的问题。本文所提方法的核心思想是优化检测模型自身的训练过程，提高其在特征提取、分类预测，以及回归预测方面的鲁棒性。具体地，首先，所提方法基于源域数据构造图像增广数据流，并设计自适应的监督一致性正则，以缓解增广噪声对检测模型训练的干扰。其次，设计分类和回归预测一致性正则，以进一步提高检测模型在识别和定位方面的预测鲁棒性。最后，设计特征提取一致性正则，通过引导检测模型专注于更显著的空间区域和通道索引，增强模型在特征提取阶段的稳定性。在公开的跨域测试基准上的实验证明，所提多层次一致性正则可以相互组合，在未使用目标域数据的情况下也能取得有竞争力的跨域测试性能。此外，本研究和之前所提基于类别语义先验的方法相结合进一步提升了检测模型的域自适应性能。

3、提出一种基于像素感知辅助的域自适应检测方法。检测模型未能提取具有判别性的物体特征是导致其“性能坍塌”的另一个原因。现有域自适应方法将参数解耦、多标签识别，或向量分解作为辅助学习任务，旨在提高模型可迁移性的同时维持其判别性。然而，此类方法仅能隐式地优化特征提取过程，间接改进下游检测任务的训练效果。本文所提方法的核心思想是通过扩展模型的感知能力，显式地引导检测模型提取物体相关的判别性特征，从而更准确地理解物体类别、位置、形状等属性。具体地，首先，所提方法在不增加标签成本的前提下引入了细粒度的像素感知辅助任务。其次，设计的语义提取模块充分结合了前景物体的上下文特征和位于其几何中心的判别性特征。最后，语义融合模块利用提取的物体先验知识补充原始图像特征，从而为下游检测任务提供精炼且有区分性的物体特征。在公开的跨域测试基准上的实验证明，本研究能与之前所提方法有效地结合，在部分跨域场景中的测试性能接近或超越了目标域模型的性能上界。