本研究提出了一种自监督变换学习方法，解决了传统无监督表示学习中因依赖变换标签导致的性能下降问题。该方法通过生成图像对的变换表示，提升了分类和检测任务的表现，尤其在检测任务中展现出优越的适应性和灵活性。

本研究提出了一种新的渲染精化稳定扩散（RefSD）方法，解决了传统伪匿名化技术在保护图像数据集身份隐私时的实用性问题。该方法结合3D渲染与稳定扩散技术，提升了数据的真实性和可定制性，训练模型在检测任务中的表现优于真实数据。

本文提出了一种多自监督经预优化变形（MSPTF）网络，结合无监督领域知识学习和多模型融合，旨在降低数据成本并缩小知识差距。通过多模型语义一致性交叉注意融合（MSCCF）网络，提升了检测任务的特征融合效果。实验结果表明，该方法在车辆识别和道路病害检测数据集上分别提高了1.1%、5.5%和4.2%。