图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题，随着全卷积神经网络的迅速兴起，图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩。通过对近年来高质量文献的收集，重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结。将收集的文献，按照应用场景的不同，划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割，对具有代表性的分割方法进行阐述。同时归纳了常用的公共数据集和性能的评价指标，并对常用数据集上的实验进行分析总结，对全卷积神经网络未来可能的研究方向进行展望。
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