PaddleDetection

PaddleDetection を W&B と統合して、物体検出モデルのトレーニングをトラッキングし、メトリクスをログして、結果を可視化します。

PaddleDetection は、PaddlePaddle をベースにした、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用いて、さまざまな一般的な物体の検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイントのトラッキングと検出を行います。

PaddleDetection には、トレーニングおよび検証の全メトリクスに加え、モデル チェックポイントとそれに対応するメタデータをログする W&B インテグレーションが組み込まれています。

PaddleDetection の WandbLogger は、トレーニング中にトレーニングおよび評価メトリクスを W&B にログするとともに、モデル チェックポイントもログします。

COCO2017 データセットのサブセットで YOLOX モデルを PaddleDetection に統合する方法を紹介した W&B のブログ記事を読む。

サインアップしてAPIキーを作成する

APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために使用します。APIキーはユーザーのプロフィールから発行できます。

より手早く行うには、User Settings に直接アクセスしてAPIキーを作成してください。新しく作成したAPIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。

1. 右上にあるユーザーの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。

wandb ライブラリをインストールしてログインする

wandb ライブラリをローカル環境にインストールしてログインするには、次の手順に従います。

コマンドライン

1. WANDB_API_KEY 環境変数 に APIキーを設定します。

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb ライブラリをインストールし、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()

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

PaddleDetection の train.py に引数を指定して wandb を使用するには、次のようにします。

• --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 (指定は 1 回だけで十分です)
• 各引数には "wandb-" プレフィックスを付ける必要があります。たとえば、wandb.init() に渡す引数には wandb- プレフィックスを付けます

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 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

W&B インテグレーション についてフィードバックや問題がある場合は、PaddleDetection GitHub で issue を登録するか、[e-mail] までメールでお問い合わせください。