一种跨域目标检测方法、系统、设备和存储介质

本发明涉及一种跨域目标检测方法、系统、设备和存储介质，包括以下步骤：基于CycleGAN将源域图像数据转换为新源域图像数据；构建基于学生模型和教师模型相互学习的框架，基于新源域图像数据和预先构建的目标检测模型进行学生模型和教师模型的更新；将满足预设条件的教师模型作为最终模型，对目标域图像数据进行目标检测，得到目标检测结果。本发明可以广泛应用于智能算法、机器学习、计算机视觉技术领域。