本发明提供了基于深度学习与注意力机制的混凝土裂缝分割方法及系统，包括如下步骤：将原始图像输入到经典的卷积神经网络ResNet101中，经过卷积层、池化层、批标准化层与激活函数之后，得到特征图；利用自注意力机制VH‑CAM突出特征图中的裂缝特征；低级特征图经过通道注意力机制ECAUM的引导后与进行过上采样的高级特征图进行特征融合，得到与原始图像相同大小的特征图；对与原始图像相同大小的特征图进行softmax预测，得到图像中每个像素的类别，实现裂缝的像素级分割。本发明可以实现高精度的裂缝分割，因此适用于混凝土裂缝的检测。