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Ultralytics’ YOLOv5 (「You Only Look Once」) モデルファミリーを使うと、畳み込みニューラルネットワークによるリアルタイム物体検出を実現できます。 W&B は YOLOv5 に直接統合されており、実験メトリクスのトラッキング、モデルとデータセットのバージョン管理、モデル予測の豊富な可視化などを利用できます。YOLO の実験を始める前に、pip install を 1 回実行してください。
W&B のすべてのログ機能は、PyTorch DDP などのデータ並列マルチ GPU トレーニングに対応しています。

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主要なExperimentsをトラッキングする

まず、YOLOv5 と一緒に W&B Python SDK (wandb) をインストールし、通常どおりトレーニングを実行します。wandb をインストールするだけで、W&B 組み込みの ログ機能 が有効になり、システムメトリクス、モデルメトリクス、さらに対話型の ダッシュボード にログされるメディアを記録できるようになります。
W&B が標準出力に出力するリンクをたどってください。
YOLOv5 のトレーニングメトリクスとシステムチャートを表示する W&B ダッシュボード。

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インテグレーションをカスタマイズする

実験管理が機能したら、YOLO にいくつかのコマンドライン引数を渡すことで、W&B の追加機能 (モデルのバージョン管理、データセットのバージョン管理、予測の可視化など) を有効にできます。
  • --save_period に数値を渡すと、W&B は save_period エポックごとの終了時に モデルバージョン を保存します。モデルバージョンにはモデルの重みが含まれ、検証セットで最も高い性能を示したモデルにタグが付けられます。
  • --upload_dataset フラグを有効にすると、データのバージョン管理のためにデータセットもアップロードされます。
  • --bbox_interval に数値を渡すと、データの可視化が有効になります。bbox_interval エポックごとの終了時に、検証セットに対するモデルの出力が W&B にアップロードされます。
すべての W&B アカウントには、データセットとモデル向けに 100 GB の無料ストレージが含まれています。
表示は次のようになります。
モデルのバージョン管理
データの可視化
データとモデルのバージョン管理を使用すると、追加のセットアップなしで、任意のデバイスから一時停止した Experiments やクラッシュした Experiments を再開できます。詳しくは Colab をご覧ください。