Skip to main content
YOLOX は、オブジェクト検出において優れたパフォーマンスを持つ、アンカーフリー版のYOLOです。YOLOX W&Bインテグレーションを使用すると、トレーニング、検証、およびシステムに関連するメトリクスのログをオンにすることができ、単一のコマンドライン引数で予測をインタラクティブに検証することができます。

​
サインアップしてAPIキーを作成する

APIキーは、W&Bに対してマシンを認証します。APIキーはユーザープロファイルから生成できます。
よりスムーズなアプローチとして、https://wandb.ai/authorize に直接アクセスしてAPIキーを生成することができます。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などの安全な場所に保存してください。
  1. 右上のユーザープロファイ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。
  3. Reveal をクリックします。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てください。

​
wandb ライブラリをインストールしてログインする

ローカルに wandb ライブラリをインストールしてログインする方法:
  • Command Line
  • Python
  • Python notebook
  1. WANDB_API_KEY environment variable を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

​
メトリクスをログする

--logger wandb コマンドライン引数を使用して、wandbでのロギングを有効にします。また、wandb.init が期待するすべての引数を渡すこともできます。それぞれの引数には wandb- を前置します。 num_eval_imges は、モデルの評価のためにW&Bテーブルにログされる検証セット画像と予測の数を制御します。 
# wandb にログイン
wandb login

# `wandb` ロガー引数を使って yolox のトレーニングスクリプトを呼び出します
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>

​
例

YOLOX のトレーニングと検証メトリクスを含むダッシュボードの例 ->
このW&Bインテグレーションに関する質問や問題がありますか？ YOLOXリポジトリでissueを開いてください。