本申请公开了一种基于轻量级多尺度信息融合网络的语义分割方法，所述方法包括：输入高分辨率图片，并对所述高分辨率图片进行图像特征提取，获取浅层空间语义信息和深层空间语义信息；通过跳跃学习对所述浅层空间语义信息和所述深层空间语义信息进行特征信息融合，得到融合后的语义信息；通过金字塔注意力机制消除所述融合后的语义信息的语义鸿沟；对消除语义鸿沟后的所述融合后的语义信息，通过多尺度密集拼接模块以不同的膨胀率和多尺度密集连接方式学习多尺度上下文信息。本申请具有低内存的占用、高计算效率的特点，同时获得了不错的分割结果。