PaddleDetection

W&B を PaddleDetection と統合する方法。

Try in Colab

PaddleDetection は、 PaddlePaddle をベースとしたエンドツーエンドの物体検出開発キットです。ネットワークコンポーネント、データ拡張、損失関数などの設定可能なモジュールを使用して、様々な主要な物体の検出、インスタンスセグメンテーション、およびキーポイントの追跡と検出を行います。

PaddleDetection には W&B インテグレーションが組み込まれており、すべてのトレーニングとバリデーションの メトリクス 、および モデル の チェックポイント とそれに対応する メタデータ を ログ に記録できます。

PaddleDetection の WandbLogger は、トレーニング中のトレーニングおよび評価 メトリクス と、 モデル の チェックポイント を W&B に ログ 記録します。

COCO2017 データセット の サブセット を使用して、YOLOX モデル を PaddleDetection と統合する方法を説明している W&B ブログポスト をご覧ください。

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サインアップして APIキー を作成する

APIキー は、使用しているマシンを W&B に対して認証します。 ユーザー プロフィールから APIキー を生成できます。

For a more streamlined approach, create an API key by going directly to User Settings. Copy the newly created API key immediately and save it in a secure location such as a password manager.

1. 右上隅にある ユーザー プロフィールアイコンをクリックします。
2. User Settings を選択し、 API Keys セクションまでスクロールします。

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wandb ライブラリ のインストールとログイン

ローカルに wandb ライブラリ をインストールしてログインするには：

Command Line

1. WANDB_API_KEY 環境変数 を作成した APIキー に設定します。

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb ライブラリ をインストールしてログインします。

   pip install wandb
   
   wandb login
   

Python

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

Python notebook

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

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トレーニングスクリプト で WandbLogger を有効化する

Command Line

PaddleDetection の train.py への 引数 を介して wandb を使用するには：

• --use_wandb フラグを追加します
• 最初の wandb 引数 の前には -o を付ける必要があります（これは一度だけ渡す必要があります）
• 各 引数 には "wandb-" というプレフィックスを含める必要があります。例えば、 wandb.init() に渡される 引数 には wandb- プレフィックスが付きます

python tools/train.py 
    -c config.yml \ 
    --use_wandb \
    -o \ 
    wandb-project=MyDetector \
    wandb-entity=MyTeam \
    wandb-save_dir=./logs

`config.yml`

config.yml ファイルの wandb キー の下に wandb の 引数 を追加します：

wandb:
  project: MyProject
  entity: MyTeam
  save_dir: ./logs

train.py ファイルを実行すると、 W&B Dashboard へのリンクが生成されます。

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フィードバックまたは問題

W&B インテグレーションに関するフィードバックや問題がある場合は、 PaddleDetection GitHub で Issue を作成するか、 [e-mail] までメールでお問い合わせください。