PaddleDetection

PaddleDetection은 PaddlePaddle 기반의 엔드투엔드 오브젝트 검출 개발 키트입니다. 다양한 주류 오브젝트를 검출하고, 인스턴스를 분할하며, 네트워크 컴포넌트, 데이터 증강, 손실과 같은 구성 가능한 모듈을 사용하여 키포인트를 추적하고 검출합니다.

PaddleDetection에는 이제 모든 트레이닝 및 검증 메트릭과 모델 체크포인트 및 해당 메타데이터를 기록하는 기본 제공 W&B 인테그레이션이 포함되어 있습니다.

PaddleDetection WandbLogger는 트레이닝 중 트레이닝 및 평가 메트릭을 Weights & Biases에 기록하고 모델 체크포인트를 기록합니다.

W&B 블로그 게시물 읽기 COCO2017 데이터셋의 서브셋에서 YOLOX 모델을 PaddleDetection과 통합하는 방법을 보여줍니다.

가입하고 API 키 만들기

API 키는 W&B에 대한 머신을 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.

1. 오른쪽 상단 모서리에 있는 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
2. User Settings를 선택한 다음 API Keys 섹션으로 스크롤합니다.
3. Reveal을 클릭합니다. 표시된 API 키를 복사합니다. API 키를 숨기려면 페이지를 새로 고칩니다.

wandb 라이브러리를 설치하고 로그인합니다

로컬에서 wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하려면:

• Command Line
• Python
• Python notebook

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

트레이닝 스크립트에서 WandbLogger 활성화하기

• Command Line
• config.yml

PaddleDetection에서 train.py에 대한 인수를 통해 wandb를 사용하려면:

• --use_wandb 플래그를 추가합니다.
• 첫 번째 wandb 인수는 -o로 시작해야 합니다 (한 번만 전달하면 됨).
• 각 개별 wandb 인수는 wandb- 접두사를 포함해야 합니다. 예를 들어 wandb.init에 전달될 인수는 wandb- 접두사를 가져옵니다.

python tools/train.py 
    -c config.yml \ 
    --use_wandb \
    -o \ 
    wandb-project=MyDetector \
    wandb-entity=MyTeam \
    wandb-save_dir=./logs

wandb 키 아래의 config.yml 파일에 wandb 인수를 추가합니다.

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

train.py 파일을 실행하면 W&B 대시보드에 대한 링크가 생성됩니다.

피드백 또는 문제

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