PaddleDetection

PaddleDetection과 W&B를 연동하는 방법.

Colab에서 실행해 보기

PaddleDetection은 PaddlePaddle을 기반으로 한 엔드 투 엔드 객체 검출 개발 키트입니다. 네트워크 컴포넌트, 데이터 증강, 손실 함수와 같은 구성 가능한 모듈을 사용하여 다양한 주요 객체를 검출하고, 인스턴스를 분할하며, 키포인트를 추적 및 검출합니다.

PaddleDetection에는 W&B와의 통합 기능이 내장되어 있어, 모든 학습 및 검증 지표뿐 아니라 모델 체크포인트와 해당 메타데이터를 기록합니다.

PaddleDetection의 WandbLogger는 학습 및 평가 지표를 W&B에 기록하고, 학습 중 모델 체크포인트도 함께 로깅합니다.

COCO2017 데이터셋의 서브셋을 사용하여 YOLOX 모델을 PaddleDetection과 통합하는 방법을 설명하는 W&B 블로그 글을 읽어보세요.

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가입 및 API key 생성하기

API key는 사용 중인 머신을 W&B에 인증하는 데 사용됩니다. API key는 사용자 프로필에서 생성할 수 있습니다.

보다 간편하게 설정하려면 User Settings로 바로 이동해 API key를 생성하세요. 새로 생성된 API key는 즉시 복사하여 비밀번호 관리자와 같은 안전한 위치에 저장하세요.

1. 오른쪽 상단에 있는 사용자 프로필 아이콘을 클릭합니다.
2. User Settings를 선택한 다음, 아래로 스크롤하여 API Keys 섹션으로 이동합니다.

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wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하기

로컬 환경에서 wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하려면 다음을 수행합니다:

Command Line

1. WANDB_API_KEY 환경 변수를 API key로 설정하세요.

   export WANDB_API_KEY=<your_api_key>
   

2. wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하세요.

   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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학습 스크립트에서 WandbLogger 활성화하기

명령줄

PaddleDetection에서 train.py에 인자를 넘겨 wandb를 사용하려면 다음을 수행합니다:

• --use_wandb 플래그를 추가합니다.
• 첫 번째 wandb 인수 앞에는 -o를 붙여야 합니다(한 번만 지정하면 됩니다).
• 각 인수에는 "wandb-" 접두사를 포함해야 합니다. 예를 들어 wandb.init()에 전달할 인수는 모두 wandb- 접두사를 접두어로 가집니다.

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

`config.yml`

config.yml 파일의 wandb 키 아래에 wandb 인수를 추가합니다:

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

train.py 파일을 실행하면 W&B 대시보드로 연결되는 링크가 생성됩니다.

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피드백 또는 문제 보고

W&B 통합과 관련된 피드백이나 문제가 있다면 PaddleDetection GitHub에 이슈를 생성하거나 [e-mail]으로 이메일을 보내 주세요.