PaddleDetection est un kit de développement de détection d’objets de bout en bout basé sur PaddlePaddle. Il détecte divers objets courants, segmente les instances, et suit et détecte les points clés à l’aide de modules configurables tels que les composants du réseau, les augmentations de données et les pertes. PaddleDetection comprend désormais une intégration W&B native qui enregistre toutes vos métriques d’entraînement et de validation, ainsi que les points de contrôle de votre modèle et leurs métadonnées associées. LeDocumentation Index
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WandbLogger de PaddleDetection enregistre vos métriques d’entraînement et d’évaluation dans W&B, ainsi que les points de contrôle de votre modèle pendant l’entraînement.
Lire un article de blog de W&B qui montre comment intégrer un modèle YOLOX à PaddleDetection sur un sous-ensemble du jeu de données COCO2017.
Inscrivez-vous et créez une clé API
Pour une méthode plus directe, créez une clé API en accédant directement aux Paramètres utilisateur. Copiez immédiatement la clé API nouvellement créée et conservez-la dans un endroit sûr, par exemple dans un gestionnaire de mots de passe.
- Cliquez sur l’icône de votre profil en haut à droite.
- Sélectionnez Paramètres utilisateur, puis faites défiler jusqu’à la section Clés API.
Installez la bibliothèque wandb et connectez-vous
wandb en local et vous connecter :
- Ligne de commande
- Python
- Python notebook
-
Définissez la variable d’environnement
WANDB_API_KEYavec votre clé API. -
Installez la bibliothèque
wandbet connectez-vous.
Activez le WandbLogger dans votre script d’entraînement
- Ligne de commande
- `config.yml`
Pour utiliser wandb via des arguments transmis à
train.py dans PaddleDetection :- Ajoutez l’option
--use_wandb - Les premiers arguments wandb doivent être précédés de
-o(vous ne devez le passer qu’une seule fois) - Chaque argument doit contenir le préfixe
"wandb-". Par exemple, tout argument transmis àwandb.init()recevra le préfixewandb-
