يهدف الكشف عن الكائنات المراقبة ضعيفًا عبر المجالات إلى نقل المعرفة على مستوى الكائنات من مجموعة بيانات مجال مصدرية مُعلمة بالكامل (أي بحدود محددة للكائنات) لتدريب كاشفات كائنات في مجالات هدفية مُعلمة بشكل ضعيف (أي بعلامات على مستوى الصورة). بدلًا من مطابقة توزيعات المجالات، كما هو شائع في الأدبيات، نقترح تعلم تطابقات بين البكسل عبر المجالات لنقل المعرفة بدقة أكبر. يتم تحقيق ذلك من خلال مخطط جديد للاهتمام المشترك عبر المجالات، يتم تدريبه كمنافسة بين المناطق. في هذا المخطط، يسعى وحدة التطابق عبر المجالات إلى اكتشاف ميزات مفيدة في صورة المجال الهدف، والتي بعد تحويلها إلى صورة المجال المصدر، يمكنها تفسير التسميات في تلك الصورة بأفضل شكل ممكن. وفي الوقت نفسه، يعمل مُولّد القناع التعاوني على منافسة تغطية المنطقة ذات الصلة في الصورة الهدف، لجعل الميزات المتبقية غير مفيدة. وتسعى هذه عملية التعلّم التنافسي إلى ربط الجزء الكامل للخلفية الأمامية في أزواج الصور عبر المجالات، مما يكشف عن الحدود الدقيقة للكائنات في المجال الهدف. ولتقليل الغموض الناتج عن تعلّم التطابق بين المجالات، تم اقتراح منظم متسقية دورة المجال، والذي يستفيد من التطابقات داخل المجال التي تكون أكثر موثوقية. وتحقيقًا لتحسينات متسقة وواضحة مقارنة بالأساليب الحالية، أظهرت التجارب على مجموعة متنوعة من البيانات تفوق الأسلوب المقترح بشكل ملحوظ.