PaddleDetection

PaddleDetection は、PaddlePaddle に基づく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、損失などの設定可能なモジュールを使用して、さまざまな主流オブジェクトを検出し、インスタンスをセグメント化し、キーポイントを追跡および検出します。

PaddleDetection には、トレーニングと検証のメトリクス、モデルチェックポイント、およびそれに対応するメタデータをログするための W&B インテグレーションが組み込まれています。

PaddleDetection WandbLogger は、トレーニングと評価のメトリクスを Weights & Biases にログし、トレーニング中にモデルチェックポイントも記録します。

W&B ブログ記事を読む では、YOLOX モデルを COCO2017 データセットのサブセットで PaddleDetectionと統合する方法を示しています。

サインアップして API キーを作成する

APIキーは、あなたのマシンをW&Bに認証します。APIキーはユーザープロフィールから生成できます。

1. 画面右上のユーザープロフィールアイコンをクリックします。
2. ユーザー設定 を選び、API キー セクションまでスクロールします。
3. 表示 をクリックし、表示された API キーをコピーします。API キーを非表示にするには、ページをリロードします。

wandb ライブラリをインストールしログインする

wandb ライブラリをローカルにインストールしてログインする方法:

• コマンドライン
• Python
• Pythonノートブック

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

トレーニングスクリプトで WandbLogger を有効にする

• コマンドライン
• config.yml

PaddleDetection の train.py に引数を渡して 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 -o を付けます（これは一度だけで結構です）
• 個々の wandb 引数にはすべて wandb- プレフィックスを含める必要があります。例えば、wandb.init に渡す引数には wandb- プレフィックスが追加されます

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

config.yml ファイルの wandb キーの下に wandb 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 ダッシュボードへのリンクが生成されます。

フィードバックや問題

Weights & Biases 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 に issue を作成するか、support@wandb.com にメールしてください。