本发明公开了一种基于特征对齐的遥感场景下旋转目标检测方法，首先生成训练集，然后在Residual Network和Feature Pyramid Networks的基础上构建目标检测网络，对输入样本图像进行多尺度特征提取，再设计特征对齐模块，将由Feature Pyramid Networks网络得到的回归分支特征和分类分支特征进行特征融合，获得特征对齐后的有效特征，然后再经过由粗到细的检测框回归模块，所提取的特征利用通用卷积生成粗糙的检测框，之后再利用可变形卷积微调粗糙检测框，最终得到定位更加准确的检测框；最后对旋转检测网络进行训练，得到训练好的模型用于实际场景中的旋转目标检测任务。本发明相比现有技术直接预测检测框，检测框位置更加精确，算法的检测速度得到明显的提升。