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> PaddleDetection を W&B と統合して、物体検出モデルのトレーニングをトラッキングし、メトリクスをログして、結果を可視化します。
# PaddleDetection
export const ColabLink = ({url}) =>
Colabで試す
;
[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) は、[PaddlePaddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle) をベースにした、エンドツーエンドの物体検出開発キットです。ネットワークコンポーネント、データ拡張、損失関数などの設定可能なモジュールを用いて、さまざまな一般的な物体の検出、インスタンスセグメンテーション、キーポイントのトラッキングと検出を行います。
PaddleDetection には、トレーニングおよび検証の全メトリクスに加え、モデル チェックポイントとそれに対応するメタデータをログする W\&B インテグレーションが組み込まれています。
PaddleDetection の `WandbLogger` は、トレーニング中にトレーニングおよび評価メトリクスを W\&B にログするとともに、モデル チェックポイントもログします。
[`COCO2017` データセットのサブセットで YOLOX モデルを PaddleDetection に統合する方法を紹介した W\&B のブログ記事を読む](https://wandb.ai/manan-goel/PaddleDetectionYOLOX/reports/Object-Detection-with-PaddleDetection-and-W-B--VmlldzoyMDU4MjY0)。
## サインアップしてAPIキーを作成する
APIキーは、お使いのマシンをW\&Bに対して認証するために使用します。APIキーはユーザーのプロフィールから発行できます。
より手早く行うには、[User Settings](https://wandb.ai/settings) に直接アクセスしてAPIキーを作成してください。新しく作成したAPIキーはすぐにコピーし、パスワードマネージャーなどの安全な場所に保存してください。
1. 右上にあるユーザーのプロフィールアイコンをクリックします。
2. **User Settings** を選択し、**API Keys** セクションまでスクロールします。
## `wandb` ライブラリをインストールしてログインする
`wandb` ライブラリをローカル環境にインストールしてログインするには、次の手順に従います。
1. `WANDB_API_KEY` [環境変数](/ja/models/track/environment-variables/) に APIキーを設定します。
```bash theme={null}
export WANDB_API_KEY=
```
2. `wandb` ライブラリをインストールし、ログインします。
```shell theme={null}
pip install wandb
wandb login
```
```bash theme={null}
pip install wandb
```
```python theme={null}
import wandb
wandb.login()
```
```notebook theme={null}
!pip install wandb
import wandb
wandb.login()
```
## トレーニングスクリプトで `WandbLogger` を有効にする
[PaddleDetection](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/) の `train.py` に引数を指定して wandb を使用するには、次のようにします。
* `--use_wandb` フラグを追加します
* 最初の wandb 引数の前には `-o` を付ける必要があります (指定は 1 回だけで十分です)
* 各引数には `"wandb-"` プレフィックスを付ける必要があります。たとえば、[`wandb.init()`](/ja/models/ref/python/functions/init) に渡す引数には `wandb-` プレフィックスを付けます
```shell theme={null}
python tools/train.py
-c config.yml \
--use_wandb \
-o \
wandb-project=MyDetector \
wandb-entity=MyTeam \
wandb-save_dir=./logs
```
`config.yml` ファイルの `wandb` キーの下に wandb の引数を追加します。
```
wandb:
project: MyProject
entity: MyTeam
save_dir: ./logs
```
`train.py` ファイルを実行すると、W\&B ダッシュボードへのリンクが生成されます。
## フィードバックや問題
W\&B インテグレーション についてフィードバックや問題がある場合は、[PaddleDetection GitHub](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection) で issue を登録するか、[support@wandb.com](mailto:support@wandb.com) までメールでお問い合わせください。