一种用于带状物体分割的神经网络训练方法和系统

本发明属于深度学习领域，提供一种用于带状物体分割的神经网络训练方法和系统。针对现有技术在带状结构特征提取中训练低效、资源消耗大、泛化能力差等问题，本发明提出了一种创新的多级分层模型结构。该模型通过从粗到细的特征提取策略，实现了对带状结构的高效识别与分割。同时，设计了首层梯度优化方案和融合二值交叉熵损失、方向敏感损失和Soft Dice Loss的复合损失函数，有效提升了训练稳定性和收敛速度，缩短了模型训练和迁移学习时间，展现了良好的应用前景。