[YOLOv5] - Wandb(Weight & Biases), 사용법

Yolov5 커스텀 학습 중 Wandb라는 것을 알게 되었다.

이번 공부는 Wandb가 무엇인지 그리고 설치방법은 무엇인지에 대해서 알아보자!

 

Wandb란?

Weight & Biases(wandb)은 머신러닝 모델 학습 및 실험 관리를 위한 온라인 플랫폼이다. 이 도구를 사용하면 머신러닝 모델 학습 과정에서 발생하는 다양한 정보들(학습곡선, 하이퍼파리미터, 코드 및 데이터셋 등)을 시각화하고 추적할 수 있다.

 

Wandb는 Python 라이브러리로 제공되고 지원하는 머신러닝 프레임워크에 대한 API를 제공한다고한다.

또한 이 Tool을 사용하여 다른 사용자와 공유하거나, 협업하여 프로젝트를 관리할 수 있다.

Wandb는 다양한 머신러닝 프레임워크와 통합이 가능하고 다양한 클라우드 서비스와 연동이 가능하다.

따라서 대규모 머신러닝 프프로젝트의 관리와 모니터링을 간편하게 할 수 있다.

 

나는 Wandb를 이용해서 Yolov5의 결과를 분석하였다.

Yolov5 코드 안에 이미 내장되어있어서 쉽게 사용할 수 있었다.

구글링을 해보니 간단하게 설치하고 로그인하면 쉽게 사용가능하다는 것을 알 수 있었다.

 

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일단 사용법을 알아보자!

 

1. 설치

pip install wandb

2. 사이트에 들어가서 회원가입을 해준다.

https://wandb.ai/site?utm_campaign=repo_yolo_traintutorial 

Weights & Biases – Developer tools for ML

 

 

3.  train.py를 실행하면 세팅 가이드가 뜬다. 거기에 보면 링크가 나오고 API Key를 적으라는 표시가 나온다.

그러면 알려준대로 링크를 통해 Key를 확인하고 입력주면 끝이다. (생각보다 세팅이 아주 간단!!)

 

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자 이제 내가 Yolov5를 훈련한 결과를 Wandb를 통해 살펴보자!

나는 참고로 Custom 데이터를 훈련하였다.

 

media 에는 result 그래프와 클래스 별 Confusion Matrix 등을 확인할 수 있다.

 

metrics 에는 mAp, recall, precision 그래프가 표시되어있다.

 

그리고 train, val는 여러가지 loss가 표시되어있다.

그리고 Logs도 확인할 수 있었다!! 실시간으로 모니터링이 가능하다는것을 Logs를 통해서 확인할 수 있었다.

 

 

 

여기까지 Wandb가 무엇인지 그리고 실제 사용해보는 공부를 하였다.

머신러닝에 대해서는 공부를 해도 더 공부해야하는 것이 차고넘친다는 것을 깨달았다!

앞으로 Wandb를 잘 활용해야겠다.