随着移动互联网的快速发展，图像数据作为最常见的信息载体之一，呈现出爆炸式增长的趋势。如何快速且智能地处理海量图像数据成为当今亟待解决的问题。图像语义分割能够解析图像中每个像素的类别信息，细粒度地理解图像内容，在图像编辑、视频监控、地物分析、医学诊断以及自动驾驶等多个领域具有广泛的应用。因此，图像语义分割具有重要的研究意义与实用价值。

图像语义分割需要建立图像底层特征到高层语义的特征映射，获得更具可分性的高层语义特征。图像中的像素或场景中的目标并非独立存在，相互之间存在一定的关联关系，这种关系能够为图像解析提供丰富的语义上下文信息。近年来，基于全卷积网络的图像语义分割方法取得了较大的进展，为语义分割领域的发展打下了坚实的基础。然而，全卷积网络受限于局部感受野，在提取特征时仅能参考像素周围的信息，无法全面地利用场景中的关系信息，因而限制了图像语义特征的表达。本文基于深度神经网络，研究基于自底向上和自顶向下的关系建模方法，充分挖掘和利用图像中目标或像素之间存在的关系信息，获得更具判别性的语义特征，进而提高模型的语义分割性能。

论文的主要成果及创新点归纳如下：

1. 基于金字塔关系网络的图像语义分割方法。考虑到场景中的目标存在一定的共存关系，本文提出对图像中像素之间的关系进行建模，并将这种关系直接作为关系特征，辅助模型的语义分割。设计了一种空间关系模块建模高层特征中像素-像素之间的关系，并针对计算两两像素关系计算量大的问题，进一步引入像素-区域之间的关系。同时采用通道关系模块在通道维度上编码像素之间的关系特征。利用空间关系特征和通道关系特征共同强化语义特征表达，获得更具判别性的高层语义特征。实验结果表明，该方法能够有效提升模型的编码能力，获得更加准确的语义分割结果。

2. 基于采样注意力网络的图像语义分割方法。针对自注意力机制在图像分割任务中计算复杂度较高的问题，本文提出了一种基于随机性采样的自注意力机制，高效建模图像中的像素与具有代表性的稀疏采样点之间的关系，在保证语义分割精度的同时，大大降低了模型的计算复杂度。此外，考虑到图像中的不同像素对全局上下文信息的依赖程度不同，本文设计了一种基于确定性采样的注意力机制，在高层特征的指导下从低层特征中获取局部细节信息，进一步提升了模型的分割性能。实验结果表明，该方法能够在常用数据集上实现高效、准确的图像语义分割。

3. 基于动态全连接网络的图像语义分割方法。针对空间全连接层无法建模内容相关的上下文信息的问题，本文设计了一种动态全连接层，根据图像内容自适应地建模图像中的全局信息。通过引入跳跃连接操作解耦局部信息建模和全局信息建模，使得跳跃连接的特征更关注局部上下文信息，而空间全连接层中的注意力权重更侧重于全局上下文建模。此外，本文采用动态参数机制对图像内容相关的上下文信息进行建模，自适应地获取长距离依赖。实验结果表明，该方法能够应对复杂场景图像，取得更加准确的语义分割结果。

4. 基于一致--可分离特征表达网络的图像语义分割方法。针对当前语义分割方法通常对像素进行独立优化，忽略了特征空间中固有结构关系的问题，本文提出了一个一致--可分离特征学习模块，通过为每个类别构建一个语义中心，并对像素与类别语义中心的关系进行建模，获得更具判别性的图像语义特征。设计了一种类别感知的语义一致性损失函数，通过自顶向下的监督范式约束相同类别语义特征更加一致，不同类别语义特征更加可分，获得具有良好结构关系的特征空间。实验结果表明，该方法能够方便地嵌入到其他语义分割网络中，在几乎不增加计算复杂度的同时，有效提升模型的分割性能。