本系统的架构核心在于其“CNN+Transformer”的混合建模能力与交互式输入逻辑。与传统的UNet不同，本项目采用Swin Transformer作为编码器骨干，利用其滑动窗口机制（Shifted Windows）在降低计算复杂度的同时，捕捉眼底图像中长距离的全局依赖关系，这对于理解视盘的整体解剖结构至关重要。在数据输入层面，代码进行了革命性的改进：dataset.py中构建了点提示通道（Point Prompt Channel）。用户仅需在图像中点击任意位置（左键前景/右键背景），系统便会生成一个额外的通道矩阵，将这一先验知识作为第4通道与RGB图像拼接输入。这种设计使得模型具备了“动态感知”能力，能够根据用户提供的极少提示点，精准锁定模糊边界的视杯区域，完美解决了传统模型在低对比度影像下的分割失效问题。 在训练策略上，该系统展现了极高的工程严谨性与鲁棒性。代码中采用了AdamW优化器配合余弦退火学习率策略（Cosine Annealing），有效避免了训练过程中的震荡与过拟合。train.py脚本集成了完善的指标监控体系，基于自定义的ConfusionMatrix类，实时计算并记录训练集与验证集的Loss、mIoU（平均交并比）、Dice系数、Precision（精确率）与Recall（召回率）。系统不仅会自动保存验证集mIoU最高的权重文件，还会生成详尽的训练日志（JSON格式）与可视化曲线（Loss/IoU/Dice/学习率衰减），让每一次训练过程都透明可控。此外，代码支持灵活的超参数配置（Epochs、Batch Size、LR等），方便研究者进行消融实验与参数调优。
openclaw Unhandled stop reason： model_context_window_exceeded 解决方法
openclaw Unhandled stop reason： model_context_window_exceeded 解决方法本系统的架构核心在于其 CNN Transformer 的混合建模能力与交互式输入逻辑 与传统的 UNet 不同 本项目采用 Swin Transformer 作为编码器骨干 利用其滑动窗口机制 Shifted Window s 在降低计算复杂度的同时 捕捉眼底图像中长距离的全局依赖关系 这对于理解视盘的整体解剖结构至关重要 在数据输入层面
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