本发明公开了一种图像语义分割网络持续学习方法、系统、设备及存储介质，一方面，通过特征空间中的非线性变换提取旧知识表征进行对齐的手段，有效保持旧知识不变性的同时提高对新知识学习的能力。另一方面，在嵌入空间中对新类别优化其拓扑结构，对旧类别维护其拓扑结构的不变性，达到降低遗忘，防止类间混淆的效果；此外，联合伪标签及伪标签降噪技术，使得在语义分割持续学习中无需提供旧类别的标签，降低标注成本。总体来说，本发明作为一种通用性的语义分割持续学习方法，对应用场景均无限制，具有很强的泛化能力与实用价值。