本发明公开了一种基于RGB‑D的室内场景物体分割分类器构造方法。通过采集室内场景的RGB模态图片以及同一位姿下的depth模态图片，然后依次提取RGB模态图片特征以及depth模态图片特征，依次对采集的RGB模态图片以及depth模态图片进行语义分析，对采集的图片中的每一个像素加上对应的类别标签，通过将提取的RGB特征和depth特征连接在一起，输入到一个嵌入了RPN模块的全卷积网络进行对室内场景的物体分割。本发明可以应用在室内场景的理解上，通过对当前捕获的场景进行有效的语义分割，可以有效的帮助室内机器人导航以及室内的实时重建。