本发明公开了一种基于Attention机制和卷积神经网络的快速商标图像检索方法，包括搭建Caffe深度学习开源框架，对开源VGG16网络模型进行训练；基于VGG16网络模型设计包含两层卷积层的Attention网络，并在训练好的VGG16网络模型中添加Attention网络；使用FlickrLogos‑32数据集中的训练集对添加了Attention网络的VGG16网络模型进行训练；基于训练好的添加了Attention网络的VGG16网络模型生成Attention‑MAC商标特征提取模型；基于Attention‑MAC商标特征提取模型对待查询商标图像进行检索，并生成检索结果。本发明避免使用全连接层冗余的参数，达到精简模型的目的，提高训练和检索的速度，降低误检率。