YOLOX

W&B を YOLOX と統合する方法。

YOLOX は、物体検出で高い性能を発揮するアンカーフリー版の YOLO です。YOLOX 用の W&B インテグレーションを使用すると、学習・検証・システムに関連するメトリクスのロギングを有効にでき、さらに 1 つのコマンドライン引数を指定するだけで予測結果をインタラクティブに検証できます。

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サインアップしてAPIキーを作成する

APIキーは、マシンをW&Bに対して認証するためのものです。APIキーはユーザープロフィールから発行できます。

よりシンプルに行うには、User Settings に直接アクセスしてAPIキーを作成してください。作成したばかりのAPIキーをすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保管してください。

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. 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 ライブラリをインストールしてログインする

ローカル環境で wandb ライブラリをインストールしてログインするには、次の手順を実行します。

Command Line

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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メトリクスのログ

コマンドライン引数 --logger wandb を使用して、wandb でのロギングを有効にします。必要に応じて、wandb.init() が受け取るすべての引数も指定できます。その場合は各引数名の前に wandb- を付けて渡します。

num_eval_imges は、モデル評価のために W&B の Tables にログされる検証セットの画像と予測結果の数を制御します。

# wandb にログイン
wandb login

# `wandb` ロガー引数を使って yolox 学習スクリプトを呼び出す
python tools/train.py .... --logger wandb \
                wandb-project <project-name> \
                wandb-entity <entity>
                wandb-name <run-name> \
                wandb-id <run-id> \
                wandb-save_dir <save-dir> \
                wandb-num_eval_imges <num-images> \
                wandb-log_checkpoints <bool>

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例

YOLOX の学習および検証メトリクスを含むダッシュボードの例 ->

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