视频语义分割是计算机视觉领域的基础任务,旨在为每帧图像上的像素点进行语义类别标记,从而获取对周围场景的像素级语义解析,在智能交通、自动驾驶等领域具有广泛且迫切的应用需求。不同于图像数据,视频数据一方面蕴含了丰富的时序信息,反映了物体的运动规律,可以为语义分析提供重要先验,但另一方面视频内容往往更加复杂且数据量更大,难以获取完整数据标注,导致模型学习更加困难,实际部署时计算资源消耗巨大。因此,视频语义分割研究在利用视频数据优势的同时也要解决其带来的学习挑战。近年来,深度学习在视频语义分割领域取得了广泛成功,但在实际应用场景中,目前基于深度学习的视频语义分割方法仍然存在不足。根据应用场景的不同,现有方法可以大致分为两大类。针对效率优先场景,现有方法利用光流建模关键帧与当前帧之间的像素级关联,通过特征传播技术复用关键帧特征,避免当前帧的特征提取操作,从而提升计算效率。针对精度优先场景,现有方法同样利用特征传播技术将相邻帧特征对齐至当前帧,然后通过融合多帧特征提升语义分割精度。可见,基于光流的特征传播是现有方法的核心技术。然而,在实际应用场景中,光流难以处理常见的纹理不足、遮挡等情况,容易产生错误结果,导致现有视频语义分割方法会面对以下两点挑战:1)在效率优先场景中,关键帧特征在特征传播过程中会发生扭曲,直接导致分割结果出错;2)在精度优先场景中,错误的光流估计结果会导致相邻多帧特征无法准确对齐,使得特征融合过程中会引入噪声,直接影响特征质量。除了上述两种典型场景,由于标注成本限制,标注稀缺场景在实际应用中也非常普遍,而现有方法通常是基于深度学习技术进行构建的,依赖大量标注视频样本参与训练,因此无法适用于标注稀缺场景,导致大量无标注视频数据无法有效利用,并且模型容易出现过拟合问题,影响模型性能。本文针对这些典型应用场景中存在的关键问题进行了深入研究,结合深度学习技术提出了一系列算法,主要的研究工作及创新点如下:（1）针对效率优先场景中现有方法存在的特征扭曲问题,提出了一种基于扭曲感知的特征矫正方法。该方法利用图像域与特征域共享扭曲模式的特性,从图像域实现对传播特征扭曲区域的准确定位,并利用轻量级模型从当前帧提取必要信息,并对扭曲区域进行针对性矫正。实验结果表明,在不额外引入过多计算量的前提下,该方法的分割精度大幅超过现有方法,尤其是在传播距离较大的情况下。（2）针对精度优先场景中现有方法存在的多帧特征无法准确对齐问题,提出了一种基于时空融合与记忆强化的特征增强方法。该方法从优化多帧特征融合与探索单帧特征强化两个角度入手。一方面,该方法提出了一个基于Transformer的时空融合模块,可以自适应融合不同时空位置的像素特征,避免了容易出错的光流估计过程;另一方面,该方法提出了一个记忆强化模块,从训练样本中保存典型特征（边界特征与类别原型）,在推理过程对易错特征进行调整,使其往对应的类别原型方向偏移,提高特征的可判别性。实验结果表明,该方法在不同的基线分割模型上均可以带来显著的分割精度提升。（3）针对标注稀缺场景中现有方法存在的无标注数据无法有效利用与模型过拟合问题,提出了一种基于帧间特征重构的半监督学习方法。该方法利用无标注帧特征对标注帧特征进行重构,并使用单帧语义标注监督重构特征的学习,从而实现为无标注数据间接提供准确语义监督的目的。该方法本质上利用了视频数据的内容相关特性,有效利用无标注视频数据辅助模型训练,缓解模型过拟合问题。实验结果表明,与现有的半监督学习方法相比,该方法可以获得显著的分割精度提升,尤其是在标注样本稀缺的情况下。综上所述,本文对视频语义分割任务进行了深入研究和探索,结合典型应用场景的特点,针对在实际使用过程中存在的难点问题,分别提出了基于深度学习技术的针对性解决方案。相比于现有工作,大量实验表明,本文所提出的方法可以在不同的应用场景中显著提升分割精度,缓解算法对大量标注数据的依赖,有效推动视频语义分割算法的技术落地,具有重要的应用价值。