【摘 要】
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针对遥感影像道路提取出现的无关噪声多，道路不连续问题，本文通过改进U-Net提出了基于注意力门残差网络的道路提取算法。首先，编码器部分引入残差块传递原始特征，在保证网络深度的同时，使梯度能够有效传递；其次，在连接层使用多尺度空洞卷积特征提取模块，来充分挖掘图像中的多尺度特征信息；最后，用注意力门将浅层网络信息和反卷积信息融合实现解码，以抑制浅层噪声特征。使用的数据集包括Massachusetts
【基金项目】
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国家自然科学基金（31771224,61603228）； 国家科技部重点研发计划重点专项课题（2018YFB1004901）； 浙江省自然科学基金（LY17C090011,LGF19F020009）；
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针对遥感影像道路提取出现的无关噪声多，道路不连续问题，本文通过改进U-Net提出了基于注意力门残差网络的道路提取算法。首先，编码器部分引入残差块传递原始特征，在保证网络深度的同时，使梯度能够有效传递；其次，在连接层使用多尺度空洞卷积特征提取模块，来充分挖掘图像中的多尺度特征信息；最后，用注意力门将浅层网络信息和反卷积信息融合实现解码，以抑制浅层噪声特征。使用的数据集包括Massachusetts Roads Dataset数据集和CVPR DeepGlobe 2018道路提取挑战赛数据集。实验结果表明，该算法可以有效提升道路分割的效果。
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