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基于金字塔卷积神经网络的语义分割算法准确率很高,但是其计算资源消耗巨大、算法执行时间长、无法满足实时性要求.为了解决这个问题,本文做出了以下改进:(1)用MobileNet替换原网络的结构,减少了网络运算时间和内存开销;(2)引入编码器-解码器结构提高输出图像的分辨率,进一步细化分割结果;(3)针对高分辨率图像推断时间过长的问题,本文设计了多级图像输入方法,降低了网络推断高分辨率图像所消耗的时间.本文在VOC 2012数据集和Cityscapes数据集上进行了测试,并与FCN、SegNet、Deep