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卷积网络是一种功能强大的可视化模型,可以生成特征层次结构,通过卷积网络的端到端训练、像素到像素的训练等,可以达到语义分割的目的。针对现阶段语义分割多用于室外环境,而且传统CNN网络不能满足任意大小的图像输入等问题,首先通过将传统卷积网络中的连接层替换为卷积层,将现有的分类网络(AlexNet、VGG网络和GoogLeNet)改为全卷积网络,然后利用全卷积网络对PASCAL VOC 2012的数据库进行训练,将该训练模型进行室外环境语义分割的测试,证明通过全卷积网络训练后获得的模型可用于语义分割。最后