本文提出了一种基于D-adapt的跨域目标检测方法，通过对抗性适应性和检测器训练的分离来消除前景和背景特征的混淆，并通过引入边界框适配器来填补物体检测中回归域适应的空白。该方法在四项跨领域目标检测任务中取得了最先进的结果，并在特别是Clipart 1k和Comic 2k这两个基准数据集上相对提高了17％和21％。