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PaddleDetection

PaddleDetectionは、PaddlePaddleをベースにしたエンドツーエンドのオブジェクト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用いて、主要なオブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、トラッキング、キーポイント検出アルゴリズムをモジュラー設計で実装しています。

現在のPaddleDetectionには、トレーニングと検証のメトリクス、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すべて記録するW&B統合が標準で搭載されています。

例としてのブログとColab​

こちらのブログをお読みくださいでは、PaddleDetectionを使用してCOCO2017データセットのサブセットでYOLOXモデルをトレーニングする方法を紹介しています。これには、Google Colabも含まれており、対応するW&Bダッシュボードはこちらでリアルタイムに閲覧できます。

PaddleDetection WandbLogger​

PaddleDetection WandbLoggerは、トレーニングと評価のメトリクスをWeights & Biasesに記録し、トレーニング中のモデルのチェックポイントも記録します。

Weights & BiasesとPaddleDetectionを使用する​

W&Bにサインアップしてログインする​

無料のWeights & Biasesアカウントにサインアップし、wandbライブラリをpipでインストールします。ログインするには、www.wandb.aiでアカウントにサインインする必要があります。サインインしたら、[**Authorizeページ**](https://wandb.ai/authorize) でAPIキーが表示されます。

pip install wandb

wandb login

トレーニングスクリプトでWandbLoggerを有効にする​

CLIを使用する​

PaddleDetectionのtrain.pyに引数として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が必要（一度だけ指定）
  • 個々のwandb引数にはwandb-プレフィックスが必要です。例えば、wandb.initに渡す 引数にはwandb-プレフィックスをつけます
python tools/train.py 
    -c config.yml \ 
    --use_wandb \
    -o \ 
    wandb-project=MyDetector \
    wandb-entity=MyTeam \
    wandb-save_dir=./logs

config.ymlファイルを利用する方法​

また、configファイルを通じてwandbを活性化することもできます。wandbヘッダーの下に、config.ymlファイルにwandbの引数を追加してください：

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

Weights & Biasesをオンにした状態でtrain.pyファイルを実行すると、W&Bダッシュボードにアクセスするためのリンクが生成されます。

Weights & Biasesダッシュボード

フィードバックや問題について​

Weights & Biasesのインテグレーションに関するご意見や問題がある場合は、PaddleDetection GitHubにIssueを立てるか、support@wandb.comまでメールしてください。

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