本发明公开了一种基于自动网络压缩的双目深度估计方法及装置，方法包括：获取左视图和右视图及对应的左视差图和右视差图；构建双目深度估计模型，所述双目深度估计模型包括NASCNet网络和NASSNet网络，在NASCNet网络的特征提取模块中加入残差块代替DispNetC中的卷积层，并利用点相关层优化DispNetC中的特征提取操作；采用渐进搜索策略对双目深度估计模型进行训练，首先训练模型结构最大的网络，将搜索的卷积核大小、模型深度、模型宽度和搜索规模设置为可选范围内的最大值，然后依次进行对卷积核大小、模型深度、模型宽度的自动搜索；基于训练好的双目深度估计模型对待检测的图像进行双目深度估计。本发明通过构建的双目深度估计模型和自动搜索策略来提高估计精度和速度。