【摘要】基于卷积神经网络的图像语义分割技术在各个领域都得到了广泛应用，尤其是在自动驾驶技术中。语义分割在道路场景图像中的应用非常重要，因为它可以帮助自动驾驶系统理解和识别道路上的不同物体和区域。然而，由于道路图像中的目标结构复杂且尺度不一，对道路场景图像进行准确的分割仍然具有一定的挑战性。目前，存在的主要问题是分割速度较慢，并且传统方法在特征选择方面的能力有限。因此，本文旨在综述图像语义分割领域的深度学习方法，以解决道路场景图像分割中的挑战。