Enhancing YOLO11 Experiment Tracking and Visualization with Weights & Biases

Object detection models like Ultralytics YOLO11 have become integral to many computer vision applications. However, training, evaluating, and deploying these complex models introduce several challenges. Tracking key training metrics, comparing model variants, analyzing model behavior, and detecting issues require significant instrumentation and experiment management.

Xem: How to use Ultralytics YOLO11 with Weights and Biases

This guide showcases Ultralytics YOLO11 integration with Weights & Biases for enhanced experiment tracking, model-checkpointing, and visualization of model performance. It also includes instructions for setting up the integration, training, fine-tuning, and visualizing results using Weights & Biases' interactive features.

Weights & Biases

Weights & Biases is a cutting-edge MLOps platform designed for tracking, visualizing, and managing machine learning experiments. It features automatic logging of training metrics for full experiment reproducibility, an interactive UI for streamlined data analysis, and efficient model management tools for deploying across various environments.

YOLO11 Training with Weights & Biases

You can use Weights & Biases to bring efficiency and automation to your YOLO11 training process.

Cài đặt

Để cài đặt các gói cần thiết, hãy chạy:

# Install the required packages for Ultralytics YOLO and Weights & Biases
pip install -U ultralytics wandb

For detailed instructions and best practices related to the installation process, be sure to check our YOLO11 Installation guide. While installing the required packages for YOLO11, if you encounter any difficulties, consult our Common Issues guide for solutions and tips.

Cấu hình Weights & Biases

Sau khi cài đặt các gói cần thiết, bước tiếp theo là thiết lập Weights & Biases môi trường. Điều này bao gồm việc tạo một Weights & Biases tài khoản và lấy khóa API cần thiết để kết nối trơn tru giữa môi trường phát triển của bạn và nền tảng W&B.

Bắt đầu bằng cách khởi tạo Weights & Biases môi trường trong không gian làm việc của bạn. Bạn có thể thực hiện việc này bằng cách chạy lệnh sau và làm theo hướng dẫn được nhắc.

import wandb

# Initialize your Weights & Biases environment
wandb.login(key="<API_KEY>")

# Initialize your Weights & Biases environment
wandb login <API_KEY>

Điều hướng đến nút Weights & Biases trang ủy quyền để tạo và truy xuất khóa API của bạn. Sử dụng khóa này để xác thực môi trường của bạn với W&B.

Usage: Training YOLO11 with Weights & Biases

Before diving into the usage instructions for YOLO11 model training with Weights & Biases, be sure to check out the range of YOLO11 models offered by Ultralytics. This will help you choose the most appropriate model for your project requirements.

from ultralytics import YOLO

# Load a YOLO model
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Train and Fine-Tune the Model
model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="ultralytics", name="yolo11n")

# Train a YOLO11 model with Weights & Biases
yolo train data=coco8.yaml epochs=5 project=ultralytics name=yolo11n

W&B Arguments

# Enable Weights & Biases logging
wandb enabled

# Disable Weights & Biases logging
wandb disabled

Hiểu đầu ra

Khi chạy đoạn mã sử dụng ở trên, bạn có thể mong đợi các kết quả đầu ra chính sau:

• Việc thiết lập một lần chạy mới với ID duy nhất của nó, cho biết bắt đầu quá trình đào tạo.
• Một bản tóm tắt ngắn gọn về cấu trúc của mô hình, bao gồm số lượng lớp và tham số.
• Regular updates on important metrics such as box loss, cls loss, dfl loss, precision, recall, and mAP scores during each training epoch.
• At the end of training, detailed metrics including the model's inference speed, and overall accuracy metrics are displayed.
• Liên kết đến Weights & Biases Bảng điều khiển để phân tích chuyên sâu và trực quan hóa quá trình đào tạo, cùng với thông tin về vị trí tệp nhật ký cục bộ.

Xem Weights & Biases Bảng điều khiển

After running the usage code snippet, you can access the Weights & Biases (W&B) dashboard through the provided link in the output. This dashboard offers a comprehensive view of your model's training process with YOLO11.

Các tính năng chính của Weights & Biases Bảng điều khiển

• Theo dõi số liệu thời gian thực: Quan sát các số liệu như tổn thất, độ chính xác và điểm xác thực khi chúng phát triển trong quá trình đào tạo, cung cấp thông tin chi tiết ngay lập tức để điều chỉnh mô hình. Xem cách theo dõi thử nghiệm bằng cách sử dụng Weights & Biases.

• Hyperparameter Optimization: Weights & Biases aids in fine-tuning critical parameters such as learning rate, batch size, and more, enhancing the performance of YOLO11.

• Phân tích so sánh: Nền tảng này cho phép so sánh song song các lần chạy đào tạo khác nhau, điều cần thiết để đánh giá tác động của các cấu hình mô hình khác nhau.

• Trực quan hóa tiến trình đào tạo: Biểu diễn đồ họa của các số liệu chính cung cấp sự hiểu biết trực quan về hiệu suất của mô hình qua các thời đại. Xem cách thực hiện Weights & Biases giúp bạn hình dung kết quả xác thực.

• Giám sát tài nguyên: Theo dõi CPU, GPUvà sử dụng bộ nhớ để tối ưu hóa hiệu quả của quá trình đào tạo.

• Quản lý thành phần lạ mô hình: Truy cập và chia sẻ các điểm kiểm tra mô hình, tạo điều kiện triển khai và cộng tác dễ dàng.

• Xem kết quả suy luận bằng Lớp phủ hình ảnh: Trực quan hóa kết quả dự đoán trên hình ảnh bằng cách sử dụng lớp phủ tương tác trong Weights & Biases, cung cấp cái nhìn rõ ràng và chi tiết về hiệu suất mô hình trên dữ liệu trong thế giới thực. Để biết thêm thông tin chi tiết về Weights & Biases'Khả năng lớp phủ hình ảnh, hãy xem liên kết này. Xem cách thực hiện Weights & Biases' lớp phủ hình ảnh giúp trực quan hóa các suy luận mô hình.

By using these features, you can effectively track, analyze, and optimize your YOLO11 model's training, ensuring the best possible performance and efficiency.

Tóm tắt

This guide helped you explore the Ultralytics YOLO integration with Weights & Biases. It illustrates the ability of this integration to efficiently track and visualize model training and prediction results.

Để biết thêm chi tiết về cách sử dụng, hãy truy cập Weights & Biases' tài liệu chính thức.

Ngoài ra, hãy chắc chắn kiểm tra Ultralytics Trang hướng dẫn tích hợp, để tìm hiểu thêm về các tích hợp thú vị khác nhau.

FAQ

How do I integrate Weights & Biases with Ultralytics YOLO11?

To integrate Weights & Biases with Ultralytics YOLO11:

1. Cài đặt các gói cần thiết:

pip install -U ultralytics wandb

1. Log in to your Weights & Biases account:

import wandb

wandb.login(key="<API_KEY>")

1. Train your YOLO11 model with W&B logging enabled:

from ultralytics import YOLO

model = YOLO("yolo11n.pt")
model.train(data="coco8.yaml", epochs=5, project="ultralytics", name="yolo11n")

This will automatically log metrics, hyperparameters, and model artifacts to your W&B project.

What are the key features of Weights & Biases integration with YOLO11?

The key features include:

• Real-time metrics tracking during training
• Hyperparameter optimization tools
• Comparative analysis of different training runs
• Visualization of training progress through graphs
• Resource monitoring (CPU, GPU, memory usage)
• Model artifacts management and sharing
• Viewing inference results with image overlays

These features help in tracking experiments, optimizing models, and collaborating more effectively on YOLO11 projects.

How can I view the Weights & Biases dashboard for my YOLO11 training?

After running your training script with W&B integration:

1. A link to your W&B dashboard will be provided in the console output.
2. Click on the link or go to wandb.ai and log in to your account.
3. Navigate to your project to view detailed metrics, visualizations, and model performance data.

The dashboard offers insights into your model's training process, allowing you to analyze and improve your YOLO11 models effectively.

Can I disable Weights & Biases logging for YOLO11 training?

Yes, you can disable W&B logging using the following command:

wandb disabled

To re-enable logging, use:

wandb enabled

This allows you to control when you want to use W&B logging without modifying your training scripts.

How does Weights & Biases help in optimizing YOLO11 models?

Weights & Biases helps optimize YOLO11 models by:

1. Providing detailed visualizations of training metrics
2. Enabling easy comparison between different model versions
3. Offering tools for hyperparameter tuning
4. Allowing for collaborative analysis of model performance
5. Facilitating easy sharing of model artifacts and results

These features help researchers and developers iterate faster and make data-driven decisions to improve their YOLO11 models.

📅 Tạo 9 tháng trước ✏️ Cập nhật 5 ngày trước

Ý kiến