YOLOX

YOLOX와 W&B 통합 방법

YOLOX는 객체 감지에서 높은 성능을 제공하는 앵커-프리 버전의 YOLO입니다. YOLOX W&B 통합 기능을 사용하면 학습, 검증, 시스템과 관련된 메트릭 로깅을 활성화하고, 단일 명령줄 인자만으로 예측 결과를 인터랙티브하게 검증할 수 있습니다.

​

회원가입 및 API key 생성

API key는 사용 중인 머신을 W&B에 인증합니다. 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 섹션을 찾습니다.

​

wandb 라이브러리 설치 및 로그인

로컬 환경에서 wandb 라이브러리를 설치하고 로그인하려면 다음을 수행합니다:

Command Line

1. WANDB_API_KEY 환경 변수를 API key로 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()

​

메트릭 로깅

커맨드 라인 인자로 --logger wandb를 사용해 wandb 로깅을 활성화합니다. 필요하다면 wandb.init()가 받는 모든 인자를 전달할 수 있으며, 각 인자 이름 앞에 wandb-를 붙이면 됩니다.

num_eval_imges는 모델 평가를 위해 W&B 테이블에 로깅할 검증 세트 이미지와 예측 결과의 개수를 제어합니다.

# wandb에 로그인
wandb login

# `wandb` logger 인수를 사용하여 yolox 학습 스크립트 호출
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>

​

예시

YOLOX 학습 및 검증 지표가 포함된 예시 대시보드 ->

이 W&B 통합과 관련해 질문이나 문제가 있으시면 YOLOX 저장소에 이슈를 열어주세요.