MIC（Masked Image Consistency）是一种新型无监督域自适应方法，通过学习目标域的空间上下文关系来提高视觉识别性能。该方法对遮蔽目标图像的预测与完整图像的伪标签保持一致性，使网络能够从上下文推断遮蔽区域的内容。MIC适用于图像分类、语义分割和目标检测等多个视觉任务，在合成到真实、白天到夜间、晴朗到恶劣天气等场景的域自适应中取得了显著的性能提升。