简介： 本发明公开一种无源领域自适应目标检测方法，应用于目标检测领域，针对现有的跨域目标检测效果较差的问题；本发明首先将预训练的源域模型加载到学生模型和教师模型，然后将从目标域场景中获取的无标签目标域图像输入到教师模型，该目标域图像对应的超级目标域图像被输入到学生模型；本发明在图像级和实例级分别利用域判别器来对齐超级目标域和目标域的特征并最小化学生模型和教师模型的类别一致性损失；最后学生模型通过反向传播更新，而教师模型根据学生模型来更新；很好地克服了跨域目标检测问题。