本发明涉及一种基于小样本高维图像的目标缺陷检测模型。通过引入轴向自注意力机制，针对传统的深度卷积神经网络无在图像特征提取时存在着占用内存大，处理时间慢，无法有效的解决专业领域下高维高清图像的目标检测问题，设计基于小样本高维图像的目标缺陷检测模型。该模型能够针对高维图片进行有效的全局表征提取，显著降低计算复杂度，提高针对小样本高维图像目标检测的性能，满足实际应用问题的需求。本发明基于小样本高维图像的目标缺陷检测模型，克服了传统深度卷积提取高维图片深度全局表征时间慢，效果差的问题，可高效应用于小样本情境下高维图片的缺陷目标检测等实际应用问题。