图片分类任务是计算机视觉的基准任务,一直以来受到学术界和工业界的关注,已经在例如智能驾驶、安防风控以及医疗健康等领域中得到了广泛的应用,这项技术可以为人类提供对图像有效的信息判断辅助,能够减少很多人力成本。早期依靠特征提取和匹配的图片分类方法,只能应用在特定的类别和特定的场景中,而随着近年来计算能力的进步和深度学习算法的发展,深度学习算法已经在绝大多数领域中占据了领先地位,但深度模型的高精度通常依靠大量完备的带标签的训练集,这造成了模型训练极其依靠数据和算力,并且在场景变化后性能会有所下降,这与学术界追求的智能仿佛背道而驰。近年来,领域自适应方法的出现,使得深度模型有了跨域学习和应用的能力,但通常领域自适应问题假设源域和目标域的样本类别完全一致,这在无监督学习任务中是不现实的,因此近年来更现实的开集领域自适应问题开始被提出,但该方向的研究刚刚起步,目前的工作存在训练速度慢、未知样本分类困难以及特征错误对齐等问题。本文为建立一种开集领域自适应模型,针对以上问题进行了一些研究,具体研究内容如下:（1）为解决开集领域自适应方案中源域和目标域粗粒度全局对齐的问题,本文基于对抗学习的思路,设计了基于类别的细粒度自适应方法。该方法能够在开集场景中有效地利用跨领域类别不变特征,使得模型具有了更精细地对齐源域和目标域的能力,减少了模型粗糙对齐时带来的负迁移现象,提高了模型在开集中的迁移效果,提升了模型在目标域的分类精度。（2）为解决双阶段开集领域自适应方案在实际应用中,未知样本分类效果差,且训练时间较长的问题。本文设计构建了一种单阶段的开集领域自适应模型,使得未知样本分离和领域间特征对齐能够同步进行。本文利用源域和目标域的信息,以度量类别距离的损失函数为基础,以样本特征差异为区分方式,将目标域中的未知样本延迟分离并细粒度地对齐两个域的特征,使得模型有效减少了未知样本分类的误差,提升了训练效率。（3）基于以上研究工作,本文在软件工程角度,设计并实现了领域自适应的图像标注与分类系统,并在开集数据集中进行了测试和验证。该系统实现了对单阶段开集领域自适应算法的应用,并为模型集成了训练、部署以及数据集管理等功能,达到了算法应用和实践的效果。