[首发] 验证码训练工具免环境-支持模块预测

情殇QAQ

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如何使用 qsTrainer 训练专属验证码识别模型

1. 软件简介：这是什么工具？

你是否遇到过需要自动识别验证码的场景，却被复杂的编程代码劝退？

qsTrainer 是一款可视化的深度学习训练工具。简单来说，你只需要把收集好的验证码图片交给它，通过简单的鼠标点击设置，它就能训练出一个能自动识别验证码的“大脑”（模型）。

你不需要懂 Python，也不需要写一行代码，就能完成从数据加载到模型导出的全过程。
根据模型和配置文件，Windows下使用DLL进行推理调用，支持32位 64位程序并且可使用GPU预测。后续功能推出http服务端搭建，NCNN预测，预训练模型，数据增强，其他类型开放等等

目前仅开放训练类型不定长验证码

2. 界面功能全解析（看图说话）

根据软件界面，我们将功能分为四个核心区域，请对照软件窗口查看：

2.1 模型配置区

• 模型类型：
  • 不定长文本：这是最常用的选项（如截图中所示）。适用于验证码字符数量不固定的情况（比如有时是4位，有时是6位）。
  • 其他选项（单分类、滑块、旋转等）：针对不同类型的验证码（如拖动滑块或点击图标）。暂未开放
• 卷积网络 / 循环网络：
  • 你可以把卷积网络理解为机器的“眼睛”，负责提取图片特征。
  • 把循环网络理解为机器的“逻辑记忆”，负责把特征串连成文字。
  • 神经元数量 (64)：相当于大脑容量，通常保持默认即可，太大了电脑跑不动，太小了记不住。

2.2 图像与标签配置

这一步非常关键，必须根据你实际收集的图片来填写！

• 宽度 / 高度：根据你收集的验证码图片尺寸完全一致。如果长宽不固定，可使用宽度可使用-1将根据高自动设置
• 固定通道数：
  • 3：代表彩色图片（RGB）。
• 标签分隔符：
  • 软件是通过文件名来学习的。例如图片内容是 ABcd，文件名可能是 ABcd_83729.jpg。
  • 如果你的文件名中有下划线 _ 分隔真实值和随机码，这里就要填 _。

2.3 训练配置

这里决定了机器人学习的效率。

• 批大小 (Batch Size)：机器一次“一口气”读多少张图。
  • 电脑显卡好可以设大点（如64, 128）；配置低就设小点（如16, 32）。
• 训练轮数 (Epochs)：机器要把所有教材反复复习多少遍。通常 100-200 轮就能达到不错的效果。
• 学习率 (Learning Rate)：
  • 默认 0.01。如果数值太大，机器学得快但容易“走火入魔”（不收敛）；数值太小，学习速度极慢。建议保持默认。
• 目标准确率：设为 0.99 (99%)，意味着当机器考试能考99分时，自动停止训练。

2.4 数据集配置

• 添加目录：点击这里，选择你存放验证码图片的文件夹。
• 提取/验证：软件会检查一下图片标签是否合理，并存储标签内容。

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3. 傻瓜式操作流程

想要训练一个模型，请按以下步骤操作：

1. 准备数据：
   • 收集几百到几千张验证码图片。
   • 重命名：确保文件名前半部分是验证码的真实内容。例如：a1b2_xxx.jpg。
2. 加载数据：
   • 点击【添加目录】，选中图片文件夹。
   • 点击【提取/验证】：存储标签内容。
3. 参数设置：
   • 输入图片的宽、高。
   • 选择【模型类型】（一般选“不定长文本”）。
   • 【标签分隔符】填 _ （如果你的文件名是用下划线分隔的）。
4. 开始训练：
   • 点击左下角的 【开始训练】 蓝色按钮。
   • 你会看到进度条和日志滚动，等待损失值（Loss）下降，准确率（Acc）上升。
5. 导出模型：
   • 当准确率满意后，点击 【停止训练】。
   • 点击 【导出ONNX】 或 【导出NCNN】。
   • 注：ONNX 是通用格式，绝大多数编程语言都可以调用这个文件来识别验证码。

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4. 常见问题与专家建议

• Q: 为什么训练一开始准确率就是0？
  • A: 别急，机器刚开始是瞎猜的。让它跑个几十轮，如果还是0，检查一下“标签分隔符”是不是填错了，导致机器没读对文件名。
• Q: 需要多少张图片？
  • A: 简单的数字验证码，500-1000张通常够了。复杂的扭曲汉字，可能需要上万张。

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海娜百川520

验证码训练工具免环境-支持模块预测

ryl981012

你不丑

这个支持i卡训练吗?

kantal

感谢分享，很给力！~

maidou0627

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消失记忆

单的数字验证码，500-1

Rickyilove

RE: [首发] 验证码训练工具免环境-支持模块预测 [修改]

辽阳小哲

感谢分享，很给力！~

小生搞不懂

感谢分享

阿明

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