本申请实施例公开了一种基于域自适应的模型训练方法、目标比对方法和相关装置，通过将同一三维目标不同视角下的三维目标特征聚合成多视角三维目标特征，基于多视角三维目标特征进行模型训练，使训练的特征编码器从单一视角三维目标图像推理多视角三维目标特征，以更加全面地描述三维目标，缓解不同视角间三维目标形态差异对比对准确率的挑战，提高了三维目标比对准确率；通过三重对抗学习，即相机分类器和特征编码器对抗训练，特征编码器和身份‑域分类器对抗训练，特征编码器、身份分类器和去除域类别的身份‑域分类器对抗训练，缓解源域和目标域之间的域偏移，使得训练好的模型在目标域上有更好的性能表现，提高了三维目标比对准确率。