Hugging Face's logo

fimbit
/
detr_finetuned_cppe5

Object Detection
Transformers
TensorBoard
Safetensors
conditional_detr
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
detr_finetuned_cppe5 / README.md
fimbit's picture
fimbit
End of training
5bba540 verified
preview code
|
raw
history blame contribute delete
12.6 kB
metadata
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: microsoft/conditional-detr-resnet-50
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: detr_finetuned_cppe5
    results: []

detr_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of microsoft/conditional-detr-resnet-50 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.6381
  • Map: 0.1544
  • Map 50: 0.3211
  • Map 75: 0.1335
  • Map Small: 0.0306
  • Map Medium: 0.1213
  • Map Large: 0.2305
  • Mar 1: 0.1679
  • Mar 10: 0.3519
  • Mar 100: 0.391
  • Mar Small: 0.1517
  • Mar Medium: 0.3448
  • Mar Large: 0.5355
  • Map Coverall: 0.453
  • Mar 100 Coverall: 0.6428
  • Map Face Shield: 0.0221
  • Mar 100 Face Shield: 0.3165
  • Map Gloves: 0.0499
  • Mar 100 Gloves: 0.342
  • Map Goggles: 0.0449
  • Mar 100 Goggles: 0.2846
  • Map Mask: 0.202
  • Mar 100 Mask: 0.3693

Model description

More information needed

Intended uses & limitations

More information needed

Training and evaluation data

More information needed

Training procedure

Training hyperparameters

The following hyperparameters were used during training:

  • learning_rate: 5e-05
  • train_batch_size: 48
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine
  • num_epochs: 30

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Map Map 50 Map 75 Map Small Map Medium Map Large Mar 1 Mar 10 Mar 100 Mar Small Mar Medium Mar Large Map Coverall Mar 100 Coverall Map Face Shield Mar 100 Face Shield Map Gloves Mar 100 Gloves Map Goggles Mar 100 Goggles Map Mask Mar 100 Mask
No log 1.0 18 6.9596 0.0001 0.0005 0.0 0.0 0.0 0.0002 0.002 0.005 0.0144 0.0 0.0095 0.0214 0.0003 0.0599 0.0 0.0 0.0 0.0013 0.0 0.0 0.0001 0.0107
No log 2.0 36 3.3034 0.0011 0.0045 0.0003 0.0011 0.0014 0.0031 0.0048 0.0328 0.0561 0.032 0.0559 0.0517 0.0021 0.1086 0.0 0.0063 0.0002 0.0263 0.0017 0.0508 0.0014 0.0884
No log 3.0 54 2.8530 0.0039 0.0115 0.002 0.0008 0.0014 0.0113 0.0167 0.0698 0.1033 0.0214 0.0651 0.1309 0.0156 0.3122 0.0 0.0101 0.0011 0.0719 0.0002 0.0308 0.0025 0.0916
No log 4.0 72 2.5424 0.0156 0.0329 0.0151 0.0015 0.0092 0.0199 0.0413 0.0949 0.1383 0.0522 0.1064 0.1807 0.0689 0.3369 0.0001 0.0013 0.002 0.1321 0.0005 0.0385 0.0063 0.1827
No log 5.0 90 2.4114 0.0201 0.0454 0.0151 0.0046 0.0166 0.0272 0.0528 0.1104 0.1562 0.0615 0.1094 0.2159 0.079 0.3577 0.0 0.0 0.0043 0.1723 0.0 0.0 0.0172 0.2511
No log 6.0 108 2.2955 0.0352 0.0765 0.0298 0.0072 0.0221 0.0371 0.067 0.1331 0.1811 0.0667 0.1508 0.2155 0.1438 0.4477 0.0 0.0 0.0052 0.1737 0.0052 0.0169 0.0218 0.2671
No log 7.0 126 2.2319 0.0333 0.0741 0.0268 0.0098 0.0259 0.0484 0.0829 0.1645 0.2172 0.0771 0.1655 0.2879 0.1201 0.491 0.0 0.0 0.0103 0.2362 0.0018 0.0585 0.0343 0.3004
No log 8.0 144 2.1602 0.0346 0.0762 0.027 0.0105 0.0319 0.0475 0.0822 0.1698 0.2212 0.0784 0.166 0.2791 0.114 0.5378 0.0012 0.0063 0.0061 0.2027 0.0036 0.0385 0.0482 0.3204
No log 9.0 162 2.1318 0.0365 0.0751 0.0317 0.008 0.0388 0.0493 0.0876 0.1838 0.2341 0.0799 0.1945 0.2747 0.115 0.5775 0.0 0.0 0.0058 0.1929 0.0054 0.0646 0.0562 0.3356
No log 10.0 180 2.0494 0.0454 0.1034 0.0363 0.0132 0.0438 0.0645 0.1057 0.2013 0.2497 0.0892 0.1899 0.36 0.1363 0.5279 0.0001 0.0051 0.0082 0.2491 0.0086 0.0923 0.0736 0.3742
No log 11.0 198 2.0013 0.0505 0.1115 0.0411 0.0108 0.0482 0.0709 0.1015 0.2235 0.269 0.0854 0.2097 0.3776 0.1646 0.5914 0.0005 0.0177 0.0113 0.2562 0.0061 0.1215 0.0699 0.3582
No log 12.0 216 1.9699 0.057 0.1211 0.0445 0.0117 0.0476 0.078 0.0962 0.2212 0.2676 0.0758 0.215 0.3634 0.1992 0.6122 0.0004 0.0127 0.0093 0.2527 0.006 0.1169 0.0702 0.3436
No log 13.0 234 1.9105 0.0722 0.1588 0.06 0.0183 0.0591 0.1058 0.1318 0.2622 0.3075 0.1026 0.2644 0.4241 0.2304 0.6252 0.0018 0.062 0.0125 0.2848 0.0221 0.1862 0.0942 0.3791
No log 14.0 252 1.8849 0.0859 0.1809 0.0771 0.0189 0.0681 0.1184 0.1271 0.2626 0.3093 0.1056 0.265 0.4173 0.2761 0.632 0.0044 0.0962 0.0153 0.2835 0.0203 0.1615 0.1136 0.3733
No log 15.0 270 1.8380 0.0968 0.2026 0.0867 0.0139 0.0679 0.1375 0.1275 0.2733 0.3172 0.1078 0.2588 0.4298 0.3325 0.645 0.0111 0.1367 0.0173 0.3022 0.0124 0.1369 0.1108 0.3653
No log 16.0 288 1.8123 0.1153 0.2438 0.101 0.0254 0.0862 0.1513 0.14 0.2974 0.3346 0.1297 0.2825 0.443 0.3832 0.6392 0.0256 0.2114 0.0192 0.3125 0.0221 0.16 0.1265 0.3498
No log 17.0 306 1.7964 0.1199 0.2621 0.1026 0.0219 0.094 0.1591 0.1306 0.2957 0.3384 0.1264 0.2885 0.454 0.3926 0.6374 0.0236 0.1987 0.0221 0.3152 0.0271 0.2062 0.1343 0.3347
No log 18.0 324 1.7520 0.1294 0.2814 0.1075 0.0242 0.1067 0.1774 0.1399 0.319 0.3555 0.138 0.3067 0.4831 0.4066 0.6541 0.0262 0.2165 0.0302 0.3263 0.0286 0.2246 0.1555 0.356
No log 19.0 342 1.7232 0.1373 0.2907 0.1166 0.0273 0.1082 0.1956 0.1483 0.3258 0.3608 0.1471 0.3052 0.5008 0.4284 0.645 0.016 0.2266 0.0355 0.3402 0.0305 0.2292 0.1764 0.3631
No log 20.0 360 1.7113 0.1395 0.3024 0.1141 0.0301 0.1092 0.2093 0.1525 0.3247 0.3575 0.1575 0.3006 0.4969 0.4258 0.6293 0.0225 0.2418 0.0372 0.3366 0.0254 0.2277 0.1869 0.352
No log 21.0 378 1.6864 0.1447 0.3079 0.1238 0.0295 0.1154 0.2157 0.1598 0.342 0.374 0.1575 0.3211 0.5222 0.4284 0.6437 0.0231 0.2671 0.045 0.3384 0.0349 0.2615 0.1923 0.3591
No log 22.0 396 1.6746 0.1495 0.3155 0.1282 0.03 0.115 0.2223 0.169 0.3466 0.379 0.1673 0.3227 0.5279 0.4376 0.6464 0.0258 0.2759 0.0458 0.3362 0.0436 0.2677 0.1946 0.3689
No log 23.0 414 1.6604 0.1499 0.311 0.1336 0.0313 0.1178 0.2233 0.161 0.3479 0.3836 0.1599 0.3352 0.5265 0.4435 0.6486 0.0246 0.3013 0.0458 0.3339 0.0411 0.2677 0.1944 0.3662
No log 24.0 432 1.6552 0.1508 0.3167 0.1301 0.0284 0.1209 0.2256 0.1645 0.3503 0.389 0.1621 0.342 0.533 0.4469 0.6446 0.0229 0.3025 0.046 0.3429 0.0399 0.2846 0.1985 0.3702
No log 25.0 450 1.6465 0.1506 0.3124 0.13 0.0287 0.1185 0.2266 0.1611 0.3505 0.3869 0.1588 0.339 0.5355 0.4472 0.6446 0.0209 0.2962 0.0473 0.342 0.0404 0.2831 0.1974 0.3684
No log 26.0 468 1.6419 0.1526 0.3209 0.1298 0.0283 0.1197 0.2258 0.1625 0.3453 0.3854 0.1545 0.338 0.5263 0.4531 0.6428 0.022 0.2911 0.0467 0.3438 0.0441 0.2785 0.197 0.3707
No log 27.0 486 1.6383 0.1546 0.3235 0.1354 0.0288 0.1247 0.2274 0.164 0.3475 0.3872 0.1546 0.3396 0.5312 0.4539 0.645 0.0216 0.2975 0.0493 0.3438 0.048 0.2815 0.2004 0.3684
3.1149 28.0 504 1.6393 0.1544 0.3208 0.1328 0.0306 0.1218 0.2298 0.1668 0.3518 0.3902 0.1524 0.3423 0.5368 0.4535 0.6414 0.0222 0.3114 0.0496 0.3429 0.045 0.2862 0.2015 0.3693
3.1149 29.0 522 1.6383 0.1544 0.3221 0.1332 0.0308 0.1218 0.2306 0.167 0.3515 0.3909 0.1517 0.3436 0.536 0.4533 0.6428 0.0219 0.3152 0.05 0.342 0.0449 0.2846 0.2021 0.3698
3.1149 30.0 540 1.6381 0.1544 0.3211 0.1335 0.0306 0.1213 0.2305 0.1679 0.3519 0.391 0.1517 0.3448 0.5355 0.453 0.6428 0.0221 0.3165 0.0499 0.342 0.0449 0.2846 0.202 0.3693

Framework versions

  • Transformers 4.44.2
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.21.0
  • Tokenizers 0.19.1