本发明公开了一种针对超分辨率网络的剪枝量化压缩方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：获取原始超分辨率模型；对原始超分辨率模型进行闭环对偶重构训练；对获得训练的原超分辨率模型进行闭环对偶剪枝，获得剪枝模型；对剪枝模型进行参数优化，获得轻量的超分辨率剪枝模型；对超分辨率剪枝模型进行量化压缩，获得压缩超分辨率模型。本发明通过使用对偶重构损失函数，在通道剪枝过程中，减小超分辨率任务的求解空间，进而能更准确评价原始模型中各个通道对超分辨率重构的重要性，通过保留这些通道得到更加紧凑的压缩模型，可广泛应用于计算机视觉技术领域。