YOLOX

YOLOX は、 オブジェクト検出において強力なパフォーマンスを発揮する、アンカーフリー版の YOLO です。 YOLOX W&B インテグレーションを使用すると、トレーニング、検証、およびシステムに関連する メトリクス の ログ 記録をオンにすることができ、単一の コマンドライン 引数で 予測 をインタラクティブに検証できます。

サインアップして APIキー を作成する

APIキー は、W&B へのあなたの マシン を認証します。APIキー は、 ユーザー プロフィールから生成できます。

1. 右上隅にある ユーザー プロフィール アイコンをクリックします。
2. [User Settings]（ユーザー 設定 ）を選択し、[API Keys]（APIキー ）セクションまでスクロールします。
3. [Reveal]（表示）をクリックします。表示された APIキー をコピーします。APIキー を非表示にするには、ページをリロードします。

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にインストールしてログインするには:

• コマンドライン
• Python
• Python notebook

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

メトリクス を ログ 記録する

--logger wandb コマンドライン 引数を使用して、wandb での ログ 記録をオンにします。オプションで、wandb.init が予期するすべての 引数 を渡すこともできます。各 引数 の前に wandb- を付けます。

num_eval_imges は、 モデル の評価のために W&B の テーブル に ログ 記録される 検証セット の画像と 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 および 検証 メトリクス を使用した ダッシュボード の例 ->

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