为了解决遥感建筑物图像分割中存在的挑战和现有方法的局限性，提出了一种基于注意力机制和多尺度特征融合的深度学习方法。首先，综述了传统和深度学习方法在遥感图像分割中的应用，并重点讨论了注意力机制及其在图像处理中的作用。在方法部分，详细描述了所提出的整体框架和网络结构，包括融合注意力机制、多尺度特征融合以及双路径编码方法的设计与实现。接着，通过广泛的实验验证和结果分析，证明了所提方法在多个数据集上的有效性和优越性，改进的网络模型显著提升了对建筑物图像的分割效果。