本发明公开了一种基于强化学习的剪枝和量化的轻量化目标检测方法，包括如下步骤：获取待检测的图像数据，将待检测的图像数据输入至训练好的轻量化目标检测模型中，得到对应的目标检测结果；其中，轻量化目标检测模型的训练方法如下：获取原始模型；基于强化学习的深度确定性策略梯度的智能体对原始模型进行迭代更新的剪枝处理，得到剪枝模型；基于IAO量化法对剪枝模型的参数进行迭代更新，得到训练好的轻量化目标检测模型。降低了轻量化目标检测模型的计算量和参数量，提升了推理帧率，同时维持模型预测精度，便于模型部署到嵌入式设备或移动端设备上。