本发明公开了基于注意力感知与缩放因子剪枝的声呐目标检测方法。该检测方法的过程为：步骤1、搭建注意力感知目标检测网络，注意力感知目标检测网络包括注意力感知网络、路径聚合增强网络和多尺度联合预测网络。步骤2、使用声呐数据集对步骤1所得的注意力感知网络进行训练。步骤3、使用缩放因子衡量通道的重要性并进行模型剪枝。步骤4、使用步骤3得到的剪枝模型对声呐目标进行回归与定位。本发明中针对深度学习目标检测算法应用于声呐图像目标检测时，对细长、细小目标的定位回归精度不佳及算法自身参数量大、运算复杂的问题进行改进。通过注意力感知模块获得目标的短距离形变感知与长距离依赖感知，并通过缩放因子对模型进行轻量化处理。