目标检测学习笔记——使用wandb

已于 2022-03-28 22:26:56 修改
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分类专栏： 目标检测学习笔记 文章标签： 目标检测 学习 深度学习
于 2022-03-03 15:58:40 首次发布
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这篇博客介绍了在Windows和Linux环境下如何安装wandb库，并详细说明了如何通过官网获取key进行登录。wandb是一个用于可视化机器学习和深度学习实验的强大工具，通过它可以在wandb.ai平台上查看项目的详细信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

域适应目标检测：ICR-CCR论文笔记——Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection
qq_50001789的博客
06-25 533
域适应目标检测：ICR-CCR论文笔记——Exploring Categorical Regularization for Domain Adaptive Object Detection 本文提出了一个基于DA Faster的分类正则化框架，以提高检测模型的自适应能力。具体的来说，作者利用了多标签分类网络的弱定位能力和图像级预测与实例级预测之间的一致性，通过让网络聚焦于对齐物体相关的局部区域特征和难对齐的实例特征来进一步提升模型的领域自适应能力。
域适应目标检测：CST-MCD论文笔记——Collaborative Training between Region Proposal Localization and Classification
qq_50001789的博客
06-25 449
域适应目标检测：CST-MCD论文笔记——Collaborative Training between Region Proposal Localization and Classification for Domain Adaptive Object Detection 本文首次揭示了二阶段检测器(如Faster RCNN)中的RPN、RPC模块在面临大的领域间隙时会表现出显著不同的可转移性（领域适应能力），基于上述观察，作者为RPN与RPC设计了协同自训练策略，让他们重点关注具有高置信度的ROI。
【wandb设置】
闪闪发光的博客
05-17 2407
进入wandb网址，登陆你的账号。终端再次运行训练程序即可。
examples:使用wandb功能的示例深度学习项目
05-12
:rocket: 入门 再也不会失去进度。 保存您在5分钟内用于比较和复制模型的所有内容-体系结构，超参数，权重，模型预测，GPU使用率，git commit甚至数据集。 W＆B是免费的供个人使用和学术项目，并且很容易上手。 或继续阅读代码片段及更多内容！ 如有任何疑问，请随时在我们的提问。 :handshake: 与任何框架轻松集成 安装wandb库并登录： pip install wandb wandb login 灵活集成任何Python脚本： import wandb # 1. Start a W&B run wandb . init ( project = 'gpt3' ) # 2. Save model inputs and hyperparameters config = wandb . config config . learning_rate = 0.01 # Model training
阶段性总结（一）wandb、wget、nohup、
最新发布
qq_52048052的博客
03-10 325
wandb wget nohup使用
大模型训练及评估可视化工具wandb入门指南
tortorish的博客
07-01 1979
大模型训练及评估可视化工具wandb入门指南
记录pytorch安装 windows10 64位--（可选）安装wandb
高恩阳的博客
02-08 258
wandb麻烦一些，建议用轮子的方法安装。--来自百度网盘超级会员V2的分享。
wandb登录命令
m0_57055967的博客
09-16 731
【代码】wandb登录命令。
wandb安装登录方法，以及输入API key时不显示、无法粘贴、粘贴密码个数不对等问题解决
星之所望的博客
10-27 867
和linux一样，输入密码不显示，直接复制api key，然后在wandb的界面右键即可。
YoLov1目标检测——知识点笔记
qq_55009448的博客
10-04 766
与R-CNN复杂的多步骤处理（区域提议、特征提取、分类、后处理等）相比，YoLo V1采用了单一的卷积神经网络架构，不需要单独训练不同的模块，这使得YoLo V1更容易优化，并实现了端到端的检测系统。输入448×448的rgb图片，先经过24层卷积层提取图像特征，再经过2层全连接层回归得到7×7×30的tensor，相当于30个通道的7×7的特征图。MultiBox 的检测方式仍依赖于后续的分类步骤，这增加了系统的复杂性，并且由于缺乏全局信息，难以精确检测复杂背景下的目标。
域适应目标检测：Strong-Weak论文笔记——Strong-Weak Distribution Alignment for Adaptive Object Detection
qq_50001789的博客
06-24 424
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目标检测（降低误检测率及小目标检测系列笔记）[通俗易懂]
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11-19 399
​ 命令行安装W&B库 1. 快速开始 初始化 储存超参数字典（例如学习率）到 在训练迭代中记录实验指标（），如训练损失 导入wandb库，登陆W&B，初始化 注意：如果在调用 wandb.init（） 时该项目已存在，则会将运行添加到预先存在的项目中。 例如，如果您已经有一个名为 “cat-classification” 的项目，则该项目将继续存在而不会被删除。相反，会将新运行添加到该项目中。 2 功能详解 2.1 初始化设置 初始化参数列表： 参数 用法 2.2 实验记录
Linux常用命令行集锦（持续更新ing...）
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本文介绍Linux系统中常用的命令行。
YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Windows)
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YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高，更加灵活和易用，当前非常流行。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5，在Windows系统上做项目演示。包括：安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、使用wandb训练可视化工具、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。 希望学习Ubuntu上演示的同学，请前往 《YOLOv5(PyTorch)实战：训练自己的数据集(Ubuntu)》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30793  本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程，包括：《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：训练自己的数据集》Ubuntu系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30793Windows系统 https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/30923《YOLOv5(PyTorch)目标检测：原理与源码解析》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31428《YOLOv5目标检测实战：Flask Web部署》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/31087《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战：TensorRT加速部署》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32303《YOLOv5目标检测实战：Jetson Nano部署》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32451《YOLOv5+DeepSORT多目标跟踪与计数精讲》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32669《YOLOv5实战口罩佩戴检测》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/32744《YOLOv5实战中国交通标志识别》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35209《YOLOv5实战垃圾分类目标检测》课程链接：https://edu.youkuaiyun.com/course/detail/35284       
linux服务器虚拟环境部署yolov5 & 训练自己的数据集
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wandb安装方法及本地部署教程
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Wandb（Weights & Biases）是一个用于跟踪、可视化和协作机器学习实验的开源工具和平台。本文总结了wandb的安装方法和本地部署方法。具体的，通过pip install wandb 方法完成安装；通过wandb.init(mode="dryrun")实现本地部署。
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wandb(Weights & Biases)是一个类似于tensorboard的在线模型训练可视化工具。 1)注册和安装wandb 注册wandb 到其官网 https://wandb.ai/home 注册 安装wandb 执行： pip install wandb wandb login 这个输入的时候，貌似不能paste，只能一个个地手动输入 注意API 输入的是，登录wandb后，个人界面里有一个API keys 2)安装wandb完之后 可以在C盘user目录中找到.netr
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