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YOLOv5 d’Ultralytics (“You Only Look Once”) est une famille de modèles qui permet la détection d’objets en temps réel avec des réseaux de neurones convolutifs. W&B s’intègre directement à YOLOv5 et offre le suivi des métriques d’expérience, la gestion des versions des modèles et des jeux de données, des visualisations riches des prédictions du modèle, et plus encore. Exécutez un simple pip install avant de lancer vos expériences YOLO.
Toutes les fonctionnalités de journalisation de W&B sont compatibles avec l’entraînement multi-GPU avec parallélisme de données, par exemple avec PyTorch DDP.

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Suivre les expériences essentielles

Pour commencer, installez le SDK Python W&B (wandb) aux côtés de YOLOv5 et lancez l’entraînement comme d’habitude. Il suffit d’installer wandb pour activer les fonctionnalités de journalisation intégrées de W&B : métriques système, métriques de modèle et médias enregistrés dans des tableaux de bord interactifs.
Suivez les liens affichés par W&B dans la sortie standard.
Tableau de bord W&B affichant les métriques d’entraînement de YOLOv5 et les graphiques système.

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Personnaliser l’intégration

Une fois le suivi des expériences en place, vous pouvez activer d’autres fonctionnalités W&B (telles que la gestion des versions des modèles, la gestion des versions des jeux de données et la visualisation des prédictions) en passant quelques arguments de ligne de commande à YOLO.
  • Si vous passez un nombre à --save_period, W&B enregistre une version du modèle à la fin de chaque période de save_period époques. La version du modèle inclut les poids du modèle et ajoute un tag au modèle le plus performant sur l’ensemble de validation.
  • L’activation de l’option --upload_dataset téléverse également le jeu de données pour la gestion des versions des données.
  • Passer un nombre à --bbox_interval active la visualisation des données. À la fin de chaque période de bbox_interval époques, W&B téléverse les sorties du modèle sur l’ensemble de validation.
Chaque compte W&B inclut 100 Go de stockage gratuit pour les jeux de données et les modèles.
Voici à quoi cela ressemble.
Gestion des versions du modèle
visualisation des données
Avec la gestion des versions des données et des modèles, vous pouvez reprendre des expériences mises en pause ou interrompues depuis n’importe quel appareil, sans configuration. Voir le Colab pour en savoir plus.