يتم تدريب كاشفات الأشياء من الجيل الحديث عادةً على مجموعات بيانات عامة. ومع ذلك، غالبًا ما تواجه صعوبات كبيرة عند تطبيقها على مجال مختلف، حيث تختلف ظروف التصوير بشكل كبير، ولا تتوفر بيانات مُعلّمة مماثلة (أو تكون مكلفة جدًا لجمعها). وحل طبيعي لهذا التحدي هو تكييف النموذج من خلال محاذاة تمثيلات الصور بين المجالين. ويمكن تحقيق ذلك، على سبيل المثال، باستخدام التعلم العدواني، وقد أُثبتت فعاليته في مهام مثل تصنيف الصور. لكننا وجدنا أن التحسن الناتج بهذه الطريقة يكون محدودًا جدًا في مهمة كشف الأشياء. وسبب رئيسي لذلك هو أن الطرق التقليدية لتكيف المجال تسعى إلى محاذاة الصور ككل، في حين أن كشف الأشياء، بطبيعته، يركّز على مناطق محلية قد تحتوي على كائنات مُراد اكتشافها. مستوحى من هذا التفكير، نقترح منهجية جديدة لتكيف المجال في كشف الأشياء، تهدف إلى معالجة التحديات المتعلقة بـ"أين تنظر" و"كيف تُحاذا"؟ فالفكرة الأساسية لدينا هي استخراج المناطق التمييزية، أي تلك التي تكون ذات صلة مباشرة بكشف الأشياء، والتركيز على محاذاة هذه المناطق بين المجالين. تُظهر التجارب أن المنهج المقترح يتفوق بشكل ملحوظ على الطرق الحالية، مع تحقيق تحسن يتراوح بين 4% إلى 6% في مختلف سيناريوهات الانزياح بين المجالات، مع الحفاظ على قابلية التوسع الجيدة.