PaddleDetection

W&B를 PaddleDetection과 통합하는 방법.

PaddleDetection 은 PaddlePaddle 기반의 엔드투엔드 객체 탐지(object-detection) 개발 키트입니다. 구성 가능한 네트워크 컴포넌트, 데이터 증강, 손실 함수 등의 모듈을 사용하여 다양한 주요 오브젝트 탐지, 인스턴스 세그멘테이션, 키포인트 트래킹 및 탐지를 수행합니다.

PaddleDetection 에는 이제 빌트인 W&B 인테그레이션이 포함되어 모든 트레이닝 및 검증 메트릭뿐만 아니라 모델 체크포인트와 해당 메타데이터를 로그할 수 있습니다.

PaddleDetection 의 WandbLogger 는 트레이닝 중에 트레이닝 및 평가 메트릭과 모델 체크포인트를 W&B 에 로그합니다.

COCO2017 데이터셋의 서브셋에서 PaddleDetection 을 사용하여 YOLOX 모델을 통합하는 방법을 설명하는 W&B 블로그 포스트 를 읽어보세요.

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가입 및 API 키 생성

API 키는 사용자의 머신을 W&B 에 인증합니다. 사용자 프로필에서 API 키를 생성할 수 있습니다.

For a more streamlined approach, create an API key by going directly to User Settings. Copy the newly created API key immediately and save it in a secure location such as a password manager.

1. 오른쪽 상단의 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
2. User Settings 를 선택한 다음 API Keys 섹션으로 스크롤합니다.

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wandb 라이브러리 설치 및 로그인

로컬에 wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하려면:

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1. WANDB_API_KEY 환경 변수 를 해당 API 키로 설정합니다.

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.

   pip install wandb
   
   wandb login
   

Tab Title

pip install wandb

import wandb
# W&B에 로그인합니다.
wandb.login()

Tab Title

!pip install wandb

import wandb
# W&B에 로그인합니다.
wandb.login()

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트레이닝 스크립트에서 WandbLogger 활성화하기

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PaddleDetection 의 train.py 인수를 통해 wandb 를 사용하려면:

• --use_wandb 플래그를 추가합니다.
• 첫 번째 wandb 인수는 반드시 -o 앞에 와야 합니다 (한 번만 전달하면 됩니다).
• 각 개별 인수는 "wandb-" 접두사를 포함해야 합니다. 예를 들어 wandb.init() 에 전달될 모든 인수는 wandb- 접두사를 가집니다.

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

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config.yml 파일의 wandb 키 아래에 wandb 인수를 추가합니다:

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

train.py 파일을 실행하면 W&B Workspace 로 연결되는 링크가 생성됩니다.

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피드백 또는 문제 발생 시

W&B 인테그레이션에 대한 피드백이나 문제가 있는 경우, PaddleDetection GitHub 에 이슈를 생성하거나 [e-mail] 으로 이메일을 보내주세요.