YOLOX

YOLOXは、オブジェクト検出の性能が高いYOLOのアンカーフリーバージョンです。YOLOXには、Weights & Biasesの統合が含まれており、トレーニング、バリデーション、システムメトリクスのログ記録、およびインタラクティブなバリデーション予測を1つのコマンドライン引数で有効にできます。

はじめに

まず、こちらからWeights & Biasesのアカウントにサインアップしてください。

次に、--logger wandbコマンドライン引数を使用して、wandbでのログ記録を有効にします。オプションで、wandb.initが期待するすべての引数にwandb-を先頭につけて渡すこともできます。

注意: num_eval_imgesは、Weights & Biasesテーブルにログを記録し、モデルの評価のためにバリデーションセットの画像と予測の数を制御します。

# wandbにログインします
wandb login

# `wandb` logger引数を使ってYOLOXトレーニング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>

例

YOLOXのトレーニングと検証メトリクスを含む例のダッシュボードへ->

このWeights & Biasesの統合に関する質問や問題がありますか？YOLOXのGitHubリポジトリで問題を報告してください。確認の上、回答をお伝えします。