本发明公开了一种基于自监督特征学习的暗光场景目标检测方法，属于图像处理领域；包括以下步骤：S1：建立识别网络，识别网络包括特征编码器E、图像重构解码器Drec和目标检测解码器Dobj；建立并最小化联合损失函数对识别网络进行指导训练，当损失函数收敛时，识别网络训练完成，特征编码器E的权值固定；S3：具体训练中，使用无标签的Imagenet‑1k数据集和带有标签的ExDark数据集对识别网络进行训练，图像重构解码器与目标检测解码器同时进行训练；S4：将暗光数据集输入到识别网络中，输出结果。本发明采用上述方法，给出一个暗光场景目标检测算法框架，在该框架约束下使得特征编码器E在域偏移较大时对暗光场景图像有较好的特征表达。