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 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。

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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。
より簡略化された方法として、https://wandb.ai/authorize に直接アクセスして API キーを生成できます。表示された API キーをコピーして、パスワードマネージャーのような安全な場所に保存してください。
  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. 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。

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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
  1. WANDB_API_KEY 環境変数 をあなたの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

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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

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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。