摘要：图像语义分割是将图像中具有语义信息的区域划分出来并赋予相应的语义标签,它在自动驾驶、医疗图像识别中有重要的应用价值。近年来,卷积神经网络能够提取高层的图像特征,并通过深度网络训练参数进行分类和识别,因此构建全卷积神经网络(FCN)模型,通过多次卷积和池化,提取图像中显著的细节信息,同时忽略背景信息,通过处理有效的监督信息来精准地提取图像的语义信息,对图像进行精准的语义分割。实验验证了该方法的有效性。