本申请涉及热轧钢板表面缺陷检测技术领域，提供一种热轧钢板表面缺陷检测方法，该方法包括采集热轧钢板的缺陷图片，对缺陷图片中缺陷坐标和缺陷类别进行标注，再进行数据扩增和数据增强，然后对预先建立的YOLOSteel模型进行训练，得到训练后的YOLOSteel模型，根据训练后的YOLOSteel模型对存在缺陷的热轧钢板进行缺陷定位和缺陷分类。YOLOSteel模型为基于YOLOv4网络模型的改进模型，采用YOLOSteel模型进行热轧钢板表面缺陷检测，一方面降低了模型的参数量和运算量，提高了检测速度，满足工业生产中热轧钢板缺陷检测的实时性，另一方面提高了对热轧钢板的特征提取能力。