本发明提出一种基于深度学习的目标检测流程自优化方法，包括以下步骤：步骤S1：定义目标检测的标准流程以及目标检测流程可能用到的模块，确定可通过神经网络模块来优化的目标检测流程自优化空间；步骤S2：确定与自优化空间相关的限制条件以及所需参数配置，配置目标检测流程的自优化限制参数；步骤S3：将步骤S1的自优化空间与步骤S2的限制参数送入流程优化器，产生优化后的模型组及其相关配置；步骤S4：对步骤S3得到的模型组进行标准化完全训练，统计效果并输出最终模型组；本发明用于计算机视觉目标检测训练，能够有效的降低计算机视觉目标检测训练所需的人工时间成本，提升目标检测模型的综合能力。