语义分割是计算机视觉领域的关键问题之一。 最近，卷积神经网络（CNN）在语义分割任务中表现出了显着的性能。 但是，CNN需要足够数量的带注释的训练图像。由于需要大量的人工，这具有挑战性。.在本文中，我们建议使用3D模型自动生成具有像素级注释的合成图像。 通过随机采样渲染参数和添加随机背景图案，我们利用3D模型来生成对象外观和背景杂乱度高的合成图像。 然后，通过与公开可用的真实世界图像相结合，我们使用合成图像来增加训练样本以进行语义分割。 实验结果表明，使用我们的合成图像训练的CNN在PASCAL

针对传统特征表征能力较弱的问题，提出了一种基于多层深度特征融合的极化合成孔径雷达图像语义分割方法；利用经过预训练的VGG-Net-16模型提取表征能力更强的多层图像特征，再将各层深度特征分别用于训练对应的条件随机场模型，最后将多个条件随机场模型的输出结果进行融合，实现了最终的图像语义分割。结果表明：与基于传统经典特征的方法相比，所提方法取得了最高的总体分类精度，说明所提方法采用的融合特征具有比传统特征更强的表征能力。