青光眼是致盲性眼病之一，視杯盤比是篩查青光眼的主要依據，因此準確分割視杯盤具有重要意義。本文提出一種基于線性化注意力和雙重注意力的視杯盤分割模型。首先，根據視盤特性定位裁剪感興趣區域。其次，引入線性化注意力的殘差網絡-34（ResNet-34）作為特征提取網絡。最后，通過線性化注意力的輸出特征生成通道和空間雙重注意力權重，用于校準解碼器輸出特征獲取視杯盤分割圖像。實驗結果表明，所提模型在視神經頭分割的視網膜圖像（DRISHTI-GS）數據集中，視盤、視杯交并比分別為0.962 3、0.856 4；用于視神經評估的開放式視網膜圖像-V3（RIM-ONE-V3）數據集中，視盤、視杯交并比分別為0.956 3、0.784 4。所提模型優于對比算法，在青光眼的早期篩查中具有一定的醫學價值。此外，本文利用知識蒸餾技術生成兩種規模更小的模型，有利于將模型應用于嵌入式設備。