本发明涉及一种基于深度学习的无人船海上场景图像实时分割方法，该方法包括以下步骤：步骤1，采集海上场景图像数据，采集到的图像数据按照设定比例分为训练集、验证集和测试集，对采集到的图像标记出分割点，并对图像进行数据增强和预处理；步骤2，建立卷积神经网络；步骤3，将训练集图像输入到卷积神经网路中，对网络进行训练，通过验证集评价网络效果并进行调节参数；步骤4，将测试集输入到训练好的网络中，实现对测试集图像的分割。与现有技术相比，本发明具有在保持精度的同时大大降低了网络的参数，使网络能够在移动设备终端也可以运行，并且神经网络运行速度快，能够达到实时分割的效果等优点。