第6章 训练后处理与上线
第 6 章 · 训练后处理与上线
章节摘要：模型只是流水线中间一站。本章把增强、模型选择、训练调优、指标计算、形态学后处理、导出与监控收成可执行的收尾。原文项目流程里的需求、预处理、训练、评估四段，按动手顺序接到前五章已经跑通的管线上，避免「训练脚本和评估脚本各算各的 IoU」。
核心问题
阅读完本章，你应当能够：
- 为分割设计同步增强：几何变换共用随机数，颜色变换只作用于图像
- 按数据量和是否要实例，在 U-Net、DeepLab、Mask R-CNN 之间做可解释的选择
- 用学习率、批次、早停、类别权重处理不收敛和多数类霸榜
- 计算像素准确率、mIoU、Dice，并在推理后接开闭运算、去小连通域
- 把权重导出到推理引擎，写清输入尺寸、归一化和后处理必须与训练一致
核心概念速览
金句：上线那一天，归一化均值和开运算核大小，和网络权重同样是模型的一部分。
子章节导航
6.1 增强与模型怎么选
清洗脏标签、翻转旋转缩放、按 ImageNet 均值方差标准化。小样本医学偏 U-Net，大场景多尺度偏 DeepLab，要实例偏 Mask R-CNN。选择流程写成清单，不写成爱好。
6.2 训练调优与排错
数据划分、冻结骨干、学习率策略、损失不降时先查掩码对齐。把「常见问题排查」当成值班手册：损失为 NaN、验证远差于训练、小目标全没。
6.3 后处理、评估与部署
mIoU 与 Dice 的实现陷阱（是否含背景、是否按图平均）。部署时量化、onnx 导出、与训练相同的预处理。监控线上类别占比漂移。
子章节之间的逻辑关系
先保证训练数据的花样和模型匹配问题，再把训练打稳，最后才把分数图变成产品能用的多边形或叠加层。
6.1 增强与选型 ──► 6.2 把训练打稳 ──► 6.3 评估后处理上线 │ │ └─ 验证集同一套预处理 ─┘
本章怎么练
三节对应三个交付件：一份增强与选型配置、一份带早停的训练日志、一份评估纯函数加后处理核加导出说明。配置改一次记一个版本号。日志必须能回答「最佳步是哪一步、当时验证 Dice 多少」。评估函数训练与报告共用，禁止复制一份再改口径。
上线当天把预处理、网络、后处理当成三兄弟一起复制。只复制权重文件，现场用另一套均值或另一套开运算核，等于换了模型。监控前景占比，漂移先查相机。合同里的最小缺陷尺寸要和输入边长、后处理去小域阈值对得上，否则量化与降边长会先杀死你真正在乎的东西。
| 交付 | 内容 |
|---|---|
| 配置 | 边长、均值方差、增强开关、家族 |
| 日志 | 最佳步、验证重叠、三项损失若有 |
| 评估 | 纯函数、背景空类开关 |
| 推理 | 后处理核、阈值、延迟预算 |
⚠️ 在测试集上搜学习率，测试就不再是测试。
💡 够用就停：传统基线达标可以没有第 5 章。
三节的产物必须能让另一个人只凭配置和权重复现你的验证 Dice。复现不了，说明契约缺字段。上线三兄弟——预处理、网络、后处理——一起复制，缺一不可。监控前景占比是为了先抓相机，不是为了先抓算法。够用就停写在任务书里，防止组织惯性把第 5 章全部结构都训一遍当作进度。
另一个人只凭配置和权重应能复现验证 Dice。复现失败先补契约字段，再谈新结构。三兄弟一起复制。监控占比抓相机。任务书里的「够用就停」在发布评审上逐条勾选，勾不上就不要上线新网络。
发布检查单：契约字段、黄金图、三兄弟、监控项、够用就停。五项全勾才能打版本。复现实验由未参加训练的人执行一次。复现失败停发布。监控看板与验收卡用同一套指标名，禁止现场再发明一个「综合分」。
五项检查单进发布脚本，缺勾退出码非零。未参加训练的人复现列为必做。综合分这个词出现在监控里构建失败。看板字段从契约生成，禁止手打别名。
发布五项未勾全，版本号不得打上。监控里出现「综合分」三个字，构建应失败。
前置知识与后续延伸
- 前置：第 2 章加载器、第 4 章训练环、第 5 章至少一个网络能出掩码。缺基线数字则无法判断调优是否真的提升。
- 后续：把本章的评估脚本固定成回归测试；换数据只改配置，不改公式。线上抽检发现新失败模式，回到第 2.4 节加数据，而不是只在线拧阈值。
- 时间：增强冻结后，认真训两三轮加后处理消融，比同时搜十个结构更值钱。发布五项检查全过才能打版本。未参加训练的人要复现一次验证指标。监控字段名必须与验收卡一致。现场若允许拧阈值，必须升配置版本并重跑黄金图。构建脚本看到「综合分」三个字就失败。
到这里，一条能跑的路径已经闭合。若你只做两类医学分割，第 3 章基线加第 5 章 U-Net 加本章 Dice 与开运算，就够交付一版。类多、要实例、要提示式预标注，再把对应节加进来。不要为了「教程里有」就把五套网络都训一遍。