本研究提出了一种新的类不平衡跨域分布外检测方法（CCOD），通过不确定性感知自适应语义对齐网络（UASA）构建标签驱动的原型，显著提升了检测性能，实验结果表明其优于现有方法。

本研究提出了一种新方法，通过对比学习优化图像翻译中的物体外观，减少对昂贵注释的依赖，提升跨域物体检测性能。实验结果显示，该方法在多个跨域检测任务中表现出色，具有重要研究价值。

本文提出了一种新颖的无源目标检测方法，结合伪标签和对抗学习技术，通过优化高低置信度阈值提升伪标签质量。实验结果表明，该方法在跨域目标检测中表现优异，超越现有技术，具有广泛应用潜力。

本文提出了一种基于平均教师框架的跨域检测Transformer，利用未标记数据进行目标检测训练，通过伪标签传输知识。该方法在多层次特征对齐和优化迭代下，在不同领域适应场景中表现优异，尤其在Sim10k到Cityscapes的转移中显著提升性能。