图片是一种重要信息载体。随着移动设备和互联网的普及，人们越来越多地通过图片来记录生活的点点滴滴。与此同时，随着人工智能技术的高速发展，如何让机器像人类一样自动高效地理解图片中的语义信息获得了空前的关注，促进了语义分割技术的出现和发展。语义分割在多种真实应用场景中都存在着巨大的需求，是自动驾驶、人物行为分析、医疗诊断等多种技术的基石，为未来的智能时代勾画了一个美丽的蓝图。
　　然而，图片质量的差异性U不同的光照条件、遮挡、分辨率等V和图片内容的复杂性U多种多样的场景和物体类别V为语义分割任务提出了巨大的挑战，导致分割结果中常常出现语义不一致的情况。近年来，越来越多的工作聚焦于利用上下文信息来改善上述不一致问题，并且取得了显著的进展。本文分析了以往方法潜在的弊端，针对场景语义解析和人体语义解析两个重要的语义分割任务，分别设计了一套高效的上下文信息融合算法：
　　RX针对场景语义解析任务的特性，本文提出了一种高效的上下文信息融合方法，有效融合了特征图中的长程上下文信息。该融合方法中引入了一种新颖的空间金字塔采样机制，并与标准的非局部模块巧妙地结合在了一起，大幅降低了特征图中长程上下文信息融合过程的计算复杂度。相比标准的非局部模块，本文的方法将运行时间缩短了e倍左右，同时将模块的:Sl显存占用降低了k3倍。在三个场景语义解析数据集上的实验结果验证了本文的融合方法的有效性和高效性。
　　kX针对人体语义解析任务的特点，本文设计了一种灵活的上下文信息融合方法，其能够有效地利用特征图中每个像素邻近区域的上下文信息，并且可以方便地调整算法中考虑的邻近区域的大小，避免引入无关的干扰信息。在单人和多人语义解析数据集中，本文的融合方法都展现了优越的性能和效率。此外，在真实视频监控数据集上的跨数据集实验验证了本文的方法的泛化性和鲁棒性。
　　基于以上研究，本文分别提出了适用于场景语义解析和人体语义解析任务的上下文信息融合算法，能够准确地识别并分割图片中的物体，有效改善了语义分割中的语义不一致问题。