本文提出了一种自适应教师框架，结合领域对抗学习和数据增强，解决半监督目标检测中的域差异问题。研究展示了多种基于教师-学生模型的创新方法，显著提升了跨域适应性能，尤其在标签不足和类别不平衡方面表现优异。实验结果表明，这些方法在多个基准测试中超越了现有技术。