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本发明公开了一种基于深度学习的深度图像语义分割方法。本发明步骤如下：1：处理数据集并将处理后的数据集输入到ResNet网络模型中。2：将步骤1中处理好的数据集输入到ResNet网络下采样阶段，在下采样编码阶段使用分别训练逐渐融合的方式将RGB图像和深度图像的信息进行融合，得到下采样编码阶段提取到的特征。3：将步骤2中由ResNet网络下采样编码阶段提取到的特征输入到在上采样编码阶段，在上采样编码阶段过程加入强化监督模块，优化语义分割结果，进行更深层的特征提取。4：利用步骤3所训练获得的网络模型进行深度图像语义分割。本发明使特征在深层的网络中不被损耗，在上采样过程加入强化监督模块，优化语义分割结果。