随着自动驾驶及虚拟现实技术等领域的发展，图像语义分割方法受到越来越多的计算机视觉和机器学习研究人员的关注。首先介绍了图像语义分割领域的常用术语以及需要了解的背景概念，并介绍语义分割问题中几种经典的深度学习算法，如全卷积神经网络(FCN)、Deeplab等。最后针对当前图像语义分割算法的应用，总结展望未来研究方向。

语义分割是计算机视觉领域的核心技术,通过对图像中的每个像素点进行分类,将图像分割成若干个具有特定语义类别的区域。近年来,卷积神经网络(CNN)不断取得突破性进展,利用深度学习方法处理语义分割问题展示出具大的潜力。首先从语义分割的定义出发,探讨了目前语义分割领域存在的挑战。在介绍CNN相关原理的基础上,详细对比了几种用于语义分割算法评测的数据集,并重点对近年来语义分割领域基于解码器、信息融合和循环神经网络的深度学习方法进行综述。最后进行总结和展望,阐述了未来语义分割领域在进一步丰富数据库场景、提高