YOLOX

YOLOX は、オブジェクト検出のパフォーマンスが高いアンカーフリーのバージョンのYOLOです。YOLOXにはWeights & Biasesのインテグレーションが含まれており、1つのコマンドライン引数でトレーニング、検証、システムメトリクスのログ、およびインタラクティブな検証予測を有効にすることができます。

はじめに

YOLOXをWeights & Biasesで使用するには、まずこちらでWeights & Biasesアカウントにサインアップする必要があります。

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。オプションとして、wandb.init が期待するすべての引数を渡すこともできます。その際、各引数の先頭に wandb- を付けてください。

注意: num_eval_imges は検証セットの画像と、モデルの評価のためにWeights & Biases Tablesにログされる予測の数を制御します。

# wandbにログイン
wandb login

# `wandb` ロガー引数を使用してyolox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示すダッシュボードの例 ->

Weights & Biasesインテグレーションに関する質問や問題がある場合は、YOLOXのGithubリポジトリにissueを作成してください。私たちがキャッチして回答します :)