针对DeepLabv3+模型多层卷积叠加造成图像小目标信息丢失、目标边缘分割精度低等问题，提出一种结合级联ASPP和注意力交叉融合的图像语义分割算法。算法在编码端将密集连接的空洞空间金字塔池化模块引入DeepLabv3+网络，提高网络像素采样密集度，增强网络提取细节特征的能力。在解码端加入注意力交叉融合模块进行卷积运算，实现对原始特征的重新校准。利用Cityscapes数据集对改进算法模型进行验证，结果表明，新算法平均交并比达到74.36%，优于对比算法，具有的一定应用潜力。
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