本文探讨了无监督领域自适应（UDA）在目标检测和语义分割中的应用，提出了对象层次域对齐（OHDA）等新框架，旨在提高源领域与目标领域的适应性。实验结果表明，这些方法在不同数据集上均显著提升了性能。