一种基于深度多分支聚合的实时街景图像语义分割方法，涉及计算机视觉技术。采用流行的编码器‑解码器结构；首先采用轻量级的图像分类网络作为基础，将其改造作为编码器；然后将编码器分为不同的子网络，并将各子网络中的特征分别送入设计的多分支特征聚合网络中和全局上下文模块；接着在多分支特征聚合网络中利用格型增强残差模块和特征变换模块对需要聚合的特征进行空间细节和语义信息上的增强；最后按照特征图的大小，从小到大逐级聚合全局上下文模块的输出特征图和多分支特征聚合网络的输出特征图，以得到最终的语义分割结果图。在处理较大分辨率的街景图像的同时，保持较高的街景图像语义分割精度和实时的预测速度。