本发明提出了一种基于对抗域适应的SAR图像目标检测方法，用于解决现有技术在少样本任务中存在的检测精度低的问题，实现步骤为：获取源域数据集和目标域数据集；构建源域目标检测网络；对源域目标检测网络进行迭代训练；获取建议目标区域特征图；构建对抗域适应目标检测网络；对对抗域适应目标检测网络进行迭代训练；获取SAR图像的目标检测结果。本发明在目标检测网络的基础上，加入了对抗域适应模块，约束网络学习SAR图像和光学遥感图像的共有特征，实现了实例级的域适应，缓解了SAR数据量少引起的模型过拟合问题，有效提升了SAR图像目标检测性能。