YOLOX

W&B を YOLOX と統合する方法。

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。

  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:

  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
    
pip install wandb
import wandb
wandb.login()
!pip install wandb

import 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>

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 ->

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