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# 训练与微调

## 数据范围

训练或微调时，只使用来自自有或已获明确授权评估的 PHPWind 部署的验证码图片。请保留
数据来源、授权情况及版本信息，以便正确解释训练和评估结果。

## 环境

```bash
pip install torch onnx onnxscript pillow numpy opencv-python
```

## 从零训练

### 1. 准备数据

标签格式 `labels.json`：
```json
{
  "captcha_001.png": {"label": "4821"},
  "captcha_002.png": {"label": "9037"}
}
```

图片目录：150x60 左右的 RGB 验证码 PNG，文件名与标签键一致。

### 2. 训练

```bash
python scripts/train_fixed.py \
  <labels.json> <图片目录> <输出.onnx> \
  0.08      # val 比例
  500       # epochs
  1         # 增强开关 (1=开)
  rgb       # 输入 RGB (关键: 不要用灰度)
```

示例：
```bash
python scripts/train_fixed.py \
  data/1000_labels.json data/1000_raw \
  models/my_model.onnx \
  0.08 500 1 rgb
```

产物：
- `<输出>.onnx` — 最终 ONNX 模型
- `<输出>.onnx.pt` — 最优 epoch 的 PyTorch 权重 (best val)

### 3. 推理验证

```python
import numpy as np, onnxruntime as ort
from PIL import Image
sess = ort.InferenceSession("my_model.onnx", providers=["CPUExecutionProvider"])
im = Image.open("captcha.png").convert("RGB").resize((160,64), Image.BILINEAR)
x = np.asarray(im, dtype=np.float32).transpose(2,0,1)[None] / 255.0
logits = sess.run(None, {"input": x})[0]
code = "".join(str(int(logits[0,p].argmax())) for p in range(4))
```

## 微调

从 checkpoint 续训（`train_fixed.py` 检测到 `<输出>.onnx.pt` 存在会自动加载权重）：

```bash
cp models/captcha_1000_raw.onnx.pt models/finetuned.onnx.pt
python scripts/train_fixed.py <新标签.json> <新图目录> models/finetuned.onnx 0.08 200 1 rgb
```

- 只标少量新样本（50-200 张）即可适配小幅变化
- 生成器变化大时建议新旧数据混合训练，避免灾难性遗忘
- 保持同样的预处理（RGB 160x64 /255，不去噪）和增强配置

## 参数说明

| 参数 | 默认 | 说明 |
|---|---|---|
| val_frac | 0.1 | 验证集比例 |
| epochs | 400 | 总训练轮数 |
| aug | 1 | 增强开关 |
| rgb | - | 传 `rgb` 启用 3 通道输入（推荐） |

## 关键经验

1. **必须用 RGB，不要灰度** — 验证码数字是彩色的，灰度丢信息。
2. **不要图像去噪** — 形态学开运算砍掉细笔画，val 从 88.6% 掉到 79.8%。数据量足够时模型自己学会过滤干扰线。
3. **位置保留架构，不要 Global Average Pooling** — GAP 丢空间位置导致 val 归零；按列分组池化（20列→4位置）后立即泛化。
4. **人类标注 >> 视觉模型自动标注** — 自动标注 ~35% 噪声会把模型带崩到 0% 命中；手工 100% 干净标签才能学到真实分布。
5. **增强不要加高斯噪声** — 验证码本身有干扰线，再加随机噪声会让训练样本面目全非。