本文提出了一种基于深度学习的图像分割新方法，旨在解决传统方法在处理复杂场景时精度不足的问题，该方法结合了卷积神经网络（CNN）和注意力机制，通过引入多尺度特征融合模块，有效提升了模型对细节信息的捕捉能力，作者还设计了一种自适应损失函数，进一步优化了模型的训练过程，实验结果表明，该方法在多个公开数据集