本实施例公开了用于目标检测网络模型的自动压缩处理方法，将原始训练集人为划分为训练集和验证集，在训练集上对网络模型进行训练，得到预训练后的网络权重；根据网络特点构建适应性函数，同时随机初始化个初始解向量与相同数量的解更新向量，设置个历史最优解向量与一个全局最优解向量计算解向量P的适应性函数，更新历史最优解向量与全局最优解向量，通过和更新解更新向量；根据向量更新向量，迭代执行直到满足停止条件，全局最优解向量代表的模型所需的压缩模型。通过阈值选择策略对目标检测网络模型进行自动剪枝，使得网络模型可以直接部署到边缘端，提高检测速度与效率，减少了服务器的负载和网络传输带宽，降低了设备对于环境的使用限制。