本发明公开了一种基于像素级噪声标签监督的光场显著性目标检测方法，包括以下步骤：S1、基于全焦图像及其对应的焦堆栈构建实验数据；S2、通过实验数据交互式引导融合网络，获得全焦图像初始噪声预测和光场焦堆栈图像初始噪声预测；S3、通过全焦图像初始噪声预测和光场焦堆栈图像初始噪声预测构建像素遗忘矩阵，得到融合后的最终预测显著性映射；S4、对融合后的最终预测显著性映射进行跨场景的噪声惩罚损失。本发明通过挖掘高维度光场数据中非常丰富的场景信息来引导和辅助显著性物体的检测，充分利用噪声标签中可用的显著性信息并减小噪声信息的置信度，有效地降低了显著性目标检测的预实验成本。