Skip to main content
PaddleDetection は、PaddlePaddle をベースにした、エンドツーエンドの物体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、損失関数などの設定可能なモジュールを用いて、一般的な物体の検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイントのトラッキングと検出を行います。 PaddleDetection には、トレーニングおよび検証の全メトリクスに加え、モデル チェックポイントとそれに対応するメタデータをログする W&B インテグレーションが組み込まれています。このガイドに沿って PaddleDetection の WandbLogger を有効にすると、W&B が物体検出の実験を自動的にトラッキングするようになり、Runs の比較、進行状況のモニタリング、結果の再現が容易になります。 PaddleDetection の WandbLogger は、トレーニング中にトレーニングおよび評価メトリクスを W&B にログするとともに、モデル チェックポイントもログします。 具体例として、COCO2017 データセットのサブセットで YOLOX モデルを PaddleDetection に統合する方法を紹介した W&B のブログ記事を読む

サインアップしてAPIキーを作成する

APIキーは、お使いのマシンをW&Bに対して認証するために使用します。APIキーはユーザーのプロフィールから発行できます。
より手早く行うには、User Settings にアクセスしてAPIキーを作成してください。APIキーはすぐにコピーし、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. 右上にあるユーザーのプロフィー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。

wandb ライブラリをインストールしてログインする

wandb ライブラリをローカル環境にインストールしてログインするには、次の手順に従います。
  1. WANDB_API_KEY 環境変数 に APIキーを設定します。<> で囲まれた値は、ご自身の値に置き換えてください。
  2. wandb ライブラリをインストールし、ログインします。

トレーニングスクリプトで WandbLogger を有効にする

wandb ライブラリをインストールし、マシンでの認証を済ませたら、PaddleDetection のトレーニング ジョブで WandbLogger を有効にします。これは、コマンドライン引数を使用するか、設定ファイルを編集することで行えます。
PaddleDetectiontrain.py に引数を渡して wandb を使用するには、次のようにします。
  • --use_wandb フラグを追加します。
  • 最初の wandb 引数の前には -o を付ける必要があります (これは 1 回だけ指定すれば十分です) 。
  • 各引数には wandb- 接頭辞を含める必要があります。たとえば、wandb.init() に渡す任意の引数には wandb- 接頭辞が付きます。

フィードバックや問題

W&B インテグレーション についてフィードバックや問題がある場合は、PaddleDetection GitHub で issue を登録するか、support@wandb.com までメールでお問い合わせください。