目标检测算法通常假设训练数据和测试数据服从相同的特征分布,但该假设在实际场景中很难达到。很多实验已经证明了域自适应方法可以减小域之间的数据分布差异,以获得更好的检测精度。将域自适应方法应用到目标检测网络中来减小域差异,这种方法称为域自适应目标检测算法。使用域自适应目标检测算法可以用于无监督或弱监督目标检测任务,减少数据标注需要的人力物力。本文使用深度域自适应目标检测算法,利用有标注的源域数据和无标注的目标域数据,学习关于目标域的目标检测器。本文提出了基于类对齐的域自适应目标检测网络,简称为Class-Align网络。在现有的域自适应目标检测网络中,通过不同级别的特征对齐,包括局部特征对齐,全局特征对齐和实例特征对齐,使网络学习产生源域和目标域的一致性特征表示。Class-Align网络主要改进了实例特征对齐部分,将网络产生的实例候选框参照类别进行各自的特征对齐。参照类别的对齐为条件分布对齐,它代替了原本的边缘分布对齐,减轻了不同类别特征对齐造成的负迁移,实现了更鲁棒的域自适应。在训练过程中,源域数据有标注,可以得到实例候选框的类别,而目标域数据没有标注信息,因此需要获得伪标签来表示目标域实例候选框的类别。随着网络训练,源域和目标域能够产生更相近的特征分布,这种情况下,源域类别分类器能够在一定程度上对目标域候选框的类别进行预测,即可得到目标域实例的伪标签。本文在两种应用场景下对Class-Align网络进行测试,验证了方法的有效性。本文提出了基于去雾的域自适应目标检测网络,简称为Dehaze-Align网络。在有雾天气中,灰尘和其他干燥颗粒降低了空气的清晰度,导致有雾天气下拍摄的图片视觉质量较差。这种情况下使用域自适应目标检测网络,检测难度不仅在于源域和目标域之间的分布差异,也在于有雾的目标域能见度太低导致的难以识别问题。本文中的Dehaze-Align网络将图像去雾网络与域自适应目标检测网络结合,设置晴朗天气场景下的图片为源域,有雾天气场景下的图片为目标域,将源域和目标域的去雾后图像与去雾前图像平均,输入域自适应目标检测网络中。Dehaze-Align网络不仅能够减轻图像能见度太低造成的难以识别问题,而且能够消除只对目标域图像去雾造成的风格不一致问题,还能够能减少由于去雾网络造成的部分图像细节损失。利用Cityscapes和Foggy-Cityscapes数据集在三种能见度下进行了实验,验证了Dehaze-Align网络的有效性。本文从不同角度改进了域自适应目标检测网络,提出了两个网络模型,Class-Align和Dehaze-Align网络,并分别从客观评价标准和视觉效果验证了其有效性。网络能够利用有标注的源域数据信息,完成无监督的目标域目标检测,应用场景广泛。