YOLOX

W&B를 YOLOX와 통합하는 방법.

YOLOX 는 강력한 성능을 가진 anchor-free 버전의 YOLO 로 오브젝트 검출 (object detection) 에 최적화되어 있습니다. YOLOX W&B 인테그레이션 을 사용하여 트레이닝, 검증, 시스템 관련 메트릭 로그를 활성화할 수 있으며, 단 한 줄의 커맨드라인 인수를 통해 예측값 (prediction) 을 인터랙티브하게 확인할 수 있습니다.

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가입 및 API 키 생성

API 키 는 사용자의 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. 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 상단 모서리에 있는 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 다음 단계를 따르세요:

Command Line

1. WANDB_API_KEY 환경 변수 를 생성한 API 키로 설정합니다.

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인합니다.

   pip install wandb
   
   wandb login
   

Python

pip install wandb

import wandb
wandb.login()

Python notebook

!pip install wandb

import wandb
wandb.login()

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메트릭 로그 기록

--logger wandb 커맨드라인 인수를 사용하여 W&B 로그 기록을 활성화합니다. 추가로 wandb.init() 이 기대하는 모든 인수를 전달할 수 있으며, 각 인수 앞에 wandb- 를 붙여야 합니다.

num_eval_imges 는 모델 평가 (model evaluation) 를 위해 W&B 테이블에 로그되는 검증 세트 이미지 및 예측값의 수를 제어합니다.

# wandb에 로그인
wandb login

# `wandb` 로거 인수를 사용하여 yolox 트레이닝 스크립트 실행
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>

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예시

YOLOX 트레이닝 및 검증 메트릭이 포함된 대시보드 예시 보기 ->

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