目标检测是计算机视觉、人工智能等领域的重点研究方向之一。该方向的主要任务是对图像中多个感兴趣的目标进行定位和识别。目标检测技术的研究成果广泛应用于行人检测、人脸识别、遥感检测和车辆检测等领域。传统的目标检测方法总是假设训练数据和测试数据遵循相同的分布,但现实生活中很难满足这种假设,因为训练数据和测试数据通常是在不同的环境中进行收集的。为此,领域自适应目标检测方法被提出用来解决分布不一致场景下的目标检测问题。然而,另一个现实问题是,由于数据隐私性和数据传输等问题,很多情况下源域模型在完成训练后便无法访问源域数据。针对这两种情况,本文对无监督领域自适应目标检测的有源及无源两个问题进行研究。对有源问题而言,本文分别从源域数据是单源数据还是多源数据这两个角度展开研究工作。在单源的情况下,主要研究如何保证在特征空间自适应过程中语义的一致性及如何处理具有不同迁移性的图片及图片上的目标来避免“负迁移”。在多源的情况下,研究如何充分利用多个源域的知识及如何将多个知识进行融合来提高检测模型对目标域的检测准确度。对无源问题而言,本文主要研究如何在只有源域训练好的模型而无法访问源域数据的场景下利用模型内隐含的风格信息和知识蒸馏的框架进行领域自适应。本文的主要工作及贡献总结如下:（1）为解决单源领域自适应目标检测在域自适应过程中丢失语义信息的问题,本文提出了循环一致性域自适应目标检测方法。首先,将源域的特征转换到目标域,并对齐转换后的源域特征和目标域特征。同时目标域的特征也经过类似操作。然后,优化循环一致性损失来保证样式在转换过程中两个域之间的语义一致性。最后,使源域特征等价于源域生成器输出的源域重构特征,并对目标域特征也进行同样重构操作,来优化源域和目标域的生成器。实验表明,该方法通过对齐转换后的源域特征和目标域特征及源域特征和转换后的目标域特征,能够有效地保留在域自适应过程中的语义信息。（2）为解决单源领域自适应目标检测直接对齐源域和目标域的图片和目标造成的“负迁移”问题,本文提出了基于注意力机制的局部和全局的领域自适应目标检测方法。首先,提出全局的注意力机制来突出和加权可迁移的图片,用来缓解由于直接全局对齐不当造成的“负迁移”。然后,在包含像素,纹理等信息的浅层特征空间中实现两个域之间的强匹配,在未破坏语义信息的条件下缩小了跨域差异。最后,对于较大域差异的图像,利用注意力机制将更多的注意力集中在目标上同时忽略背景信息,来提高模型的性能。实验表明,该方法通过有区别地对待具有不同迁移性的图片和目标来改进域自适应过程,有效地缓解了领域自适应目标检测的“负迁移”问题。（3）为充分利用多源领域自适应目标检测中多个源域知识来提高目标检测模型对目标域的检测性能,本文提出了基于多个源域知识迁移的领域自适应目标检测方法。首先,通过学习浅层特征提取网络对多个域的浅层特征进行对齐,来缩小源域跟目标域的分布差异。然后,利用后续的多个分支网络对每一对源域和目标域的高层特征进行对齐,来度量每个源域到目标域的迁移性,并在测试时,基于这个迁移性来融合多个分支网络输出的目标样本特征。最后,利用图像级和实例级的注意力来促进“正向”跨域迁移和抑制“负迁移”。实验表明,多源域自适应不仅能提高模型的鲁棒性,还能充分利用多个源域知识来提升目标域模型的检测性能。（4）为解决在无源领域自适应目标检测中只有源域训练好的模型而没有源域数据的域自适应问题,本文提出了基于源域风格迁移蒸馏网络方法。首先,利用预训练源模型中的批归一化信息将目标域特征转换为类源风格特征。然后,利用Mean Teacher网络模型的一致性正则化进一步将知识从源域蒸馏到目标域。最后,通过添加与目标域分布相关的扰动,来增加领域特定信息的鲁棒性。实验表明,充分利用预训练源模型的批归一化信息,能够有效地将源域的知识迁移到目标域中。综上所述,本文通过对无监督领域自适应目标检测任务的多个问题面临的技术瓶颈进行深入分析,从解决不同问题的角度出发,分别在自适应过程中保留语义信息、自动和动态地加权可迁移性的图片和目标、提出了多源领域自适应知识迁移方法、基于批归一化的源域风格迁移等方法的研究,有利于无监督领域自适应目标检测领域的发展,具有一定的理论价值和应用价值。