본문으로 건너뛰기

PaddleDetection

PaddleDetection은 PaddlePaddle을 기반으로 한 엔드투엔드 오브젝트 검출 개발 키트입니다. 이는 네트워크 구성 요소, 데이터 증강 및 손실과 같은 구성 가능한 모듈을 사용하여 다양한 주류 오브젝트 검출, 인스턴스 세그멘테이션, 추적 및 키포인트 검출 알고리즘을 모듈식 설계로 구현합니다.

PaddleDetection은 이제 모든 트레이닝 및 검증 메트릭, 모델 체크포인트 및 해당 메타데이터를 로그하는 내장 W&B 인테그레이션과 함께 제공됩니다.

예제 블로그 및 Colab​

여기에서 우리의 블로그를 읽어보세요 COCO2017 데이터셋의 서브셋에서 PaddleDetection으로 YOLOX 모델을 트레이닝하는 방법을 확인할 수 있습니다. 이는 Google Colab도 함께 제공되며 해당 실시간 W&B 대시보드는 여기에서 확인할 수 있습니다.

PaddleDetection WandbLogger​

PaddleDetection WandbLogger는 트레이닝 중에 트레이닝 및 평가 메트릭을 Weights & Biases에 로그하고 모델 체크포인트를 기록합니다.

Weights & Biases와 함께 PaddleDetection 사용하기​

W&B에 가입하고 로그인하기​

가입하여 무료 Weights & Biases 계정을 만들고, wandb 라이브러리를 pip 설치하세요. 로그인하려면 www.wandb.ai에 계정으로 로그인해야 합니다. 로그인하면 API 키를 인증 페이지에서 찾을 수 있습니다..

pip install wandb

wandb login

트레이닝 스크립트에서 WandbLogger 활성화하기​

CLI 사용하기​

train.py에 인수를 통해 wandb를 사용하려면 PaddleDetection에서:

  • --use_wandb 플래그를 추가하세요
  • 첫 번째 wandb 인수는 -o로 시작해야 합니다(이것은 한 번만 전달해야 합니다)
  • 각각의 개별 wandb 인수는 wandb- 접두어를 포함해야 합니다. 예를 들어, wandb.init로 전달될 모든 인수는 wandb- 접두어를 가져야 합니다
python tools/train.py 
    -c config.yml \ 
    --use_wandb \
    -o \ 
    wandb-project=MyDetector \
    wandb-entity=MyTeam \
    wandb-save_dir=./logs

config.yml 파일 사용하기​

config 파일을 통해서도 wandb를 활성화할 수 있습니다. wandb 인수를 config.yml 파일의 wandb 헤더 아래에 다음과 같이 추가하세요:

wandb:
  project: MyProject
  entity: MyTeam
  save_dir: ./logs

Weights & Biases가 켜진 상태로 train.py 파일을 실행하면 W&B 대시보드로 이동하는 링크가 생성됩니다:

Weights & Biases 대시보드

피드백 또는 문제​

Weights & Biases 인테그레이션에 대한 피드백이나 문제가 있을 경우 PaddleDetection GitHub에 이슈를 열거나 support@wandb.com으로 이메일을 보내주세요

On this page
Was this page helpful?👍👎