本发明公开了一种基于全局‑局部对比学习的领域自适应目标检测方法，包括：获取数据样本，所述样本数据包括源域数据和目标域数据；基于所述源域数据和目标域数据生成中间域数据并进行域自适应过程；基于全局‑局部对比学习特征对齐模块对所述域自适应过程进行训练得到训练好的判别器；基于所述训练好的判别器对所述源域数据和目标域数据进行特征提取得到源域数据特征图像和目标域数据特征图像；将所述源域数据特征图像和目标域数据特征图像输入协同训练网络得到域自适应目标检测结果。本发明通过全局和局部对比学习在两层特征层面上进行域适应，有效减小图像域之间的特征差异促进了全局和局部一致的表示，同时提高了检测精度。