Hugging Face's logo

sars973
/
detr_finetuned_cppe5

Object Detection
Transformers
TensorBoard
Safetensors
detr
Generated from Trainer
Model card Files Metrics Community
detr_finetuned_cppe5 / README.md
sars973's picture
sars973
Model save
9950aec verified
preview code
|
raw
history blame
12.7 kB
metadata
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: facebook/detr-resnet-101
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: detr_finetuned_cppe5
    results: []

detr_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-101 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.3826
  • Map: 0.2211
  • Map 50: 0.4433
  • Map 75: 0.1865
  • Map Small: 0.085
  • Map Medium: 0.1852
  • Map Large: 0.3102
  • Mar 1: 0.2358
  • Mar 10: 0.4196
  • Mar 100: 0.4395
  • Mar Small: 0.1924
  • Mar Medium: 0.3868
  • Mar Large: 0.5751
  • Map Coverall: 0.52
  • Mar 100 Coverall: 0.677
  • Map Face Shield: 0.1426
  • Mar 100 Face Shield: 0.3924
  • Map Gloves: 0.1344
  • Mar 100 Gloves: 0.4192
  • Map Goggles: 0.0746
  • Mar 100 Goggles: 0.3277
  • Map Mask: 0.2339
  • Mar 100 Mask: 0.3813

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: 8
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • 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 1.0 107 2.4478 0.0132 0.0346 0.0085 0.0053 0.0142 0.013 0.0439 0.1138 0.1523 0.0478 0.1121 0.1613 0.0558 0.486 0.0 0.0 0.0029 0.1638 0.0 0.0 0.0073 0.1116
No log 2.0 214 2.7727 0.009 0.028 0.0041 0.0058 0.0185 0.0072 0.0337 0.0875 0.1368 0.0323 0.1066 0.1435 0.0264 0.4171 0.0 0.0 0.0113 0.1304 0.0 0.0 0.0073 0.1364
No log 3.0 321 2.6495 0.0134 0.044 0.0056 0.0068 0.0143 0.0141 0.0294 0.1063 0.1269 0.0467 0.1156 0.1424 0.0355 0.3099 0.0 0.0 0.0126 0.1464 0.0 0.0 0.019 0.1782
No log 4.0 428 2.1866 0.0354 0.0933 0.0234 0.0103 0.0208 0.0367 0.0535 0.1521 0.1742 0.0574 0.1331 0.1925 0.1323 0.4878 0.0 0.0 0.015 0.1871 0.0 0.0 0.0296 0.196
2.1646 5.0 535 1.9950 0.0496 0.1249 0.0335 0.0092 0.0338 0.057 0.0665 0.1721 0.2044 0.0729 0.1567 0.2354 0.1684 0.5369 0.0025 0.0114 0.0244 0.2201 0.0 0.0 0.0527 0.2533
2.1646 6.0 642 2.0231 0.0467 0.1218 0.0301 0.0146 0.0459 0.0611 0.0725 0.1786 0.2064 0.078 0.1636 0.2389 0.1419 0.5495 0.0018 0.0342 0.0194 0.2076 0.0 0.0 0.0705 0.2404
2.1646 7.0 749 1.9400 0.0551 0.1336 0.04 0.022 0.0467 0.0727 0.0946 0.1933 0.2233 0.1013 0.1747 0.2636 0.1717 0.5207 0.0075 0.0823 0.0229 0.2455 0.0059 0.0046 0.0673 0.2636
2.1646 8.0 856 1.9149 0.07 0.1803 0.0523 0.037 0.0521 0.0903 0.0986 0.1937 0.223 0.0892 0.1663 0.2716 0.2104 0.5694 0.0096 0.062 0.03 0.229 0.0015 0.0077 0.0987 0.2467
2.1646 9.0 963 1.8614 0.0893 0.2058 0.0651 0.0248 0.0795 0.1176 0.1088 0.2341 0.2559 0.1075 0.2323 0.2872 0.259 0.5509 0.0201 0.1684 0.0383 0.2545 0.0006 0.0108 0.1285 0.2951
1.7395 10.0 1070 1.7835 0.1106 0.2638 0.0788 0.0315 0.1011 0.1466 0.1414 0.2696 0.297 0.1256 0.266 0.3475 0.2673 0.5446 0.0612 0.2494 0.0443 0.2728 0.015 0.0969 0.1653 0.3213
1.7395 11.0 1177 1.7088 0.1197 0.2811 0.0839 0.064 0.1103 0.1504 0.1524 0.2979 0.316 0.1231 0.2602 0.4093 0.314 0.605 0.0536 0.2557 0.0512 0.2719 0.0192 0.16 0.1608 0.2876
1.7395 12.0 1284 1.6845 0.1454 0.3145 0.1206 0.0385 0.1227 0.195 0.178 0.3173 0.3421 0.1181 0.294 0.443 0.3877 0.6401 0.0626 0.2772 0.0753 0.3272 0.0239 0.14 0.1772 0.3258
1.7395 13.0 1391 1.6600 0.1447 0.3095 0.1262 0.0529 0.1245 0.199 0.1701 0.3301 0.3528 0.11 0.3093 0.4715 0.4091 0.6437 0.0627 0.2949 0.0596 0.3259 0.0181 0.1815 0.1741 0.3178
1.7395 14.0 1498 1.5611 0.158 0.3529 0.1249 0.0614 0.1434 0.2098 0.1968 0.3545 0.3776 0.14 0.3364 0.4679 0.3879 0.6266 0.1051 0.3519 0.0666 0.346 0.039 0.2231 0.1915 0.3404
1.4537 15.0 1605 1.6226 0.1779 0.3643 0.1587 0.0609 0.1449 0.2662 0.2166 0.3661 0.3837 0.1291 0.3141 0.5235 0.4187 0.6302 0.0943 0.3519 0.0902 0.3384 0.0598 0.2385 0.2264 0.3596
1.4537 16.0 1712 1.5840 0.1641 0.3602 0.1287 0.0592 0.1294 0.2399 0.2036 0.3643 0.3828 0.1486 0.3242 0.4985 0.3993 0.6059 0.1291 0.3722 0.0768 0.35 0.0347 0.2631 0.1805 0.3227
1.4537 17.0 1819 1.4955 0.1812 0.3855 0.1458 0.0679 0.1367 0.27 0.2093 0.3732 0.3949 0.1526 0.3293 0.5173 0.4528 0.6568 0.1031 0.3468 0.0958 0.3754 0.051 0.2385 0.2033 0.3569
1.4537 18.0 1926 1.4729 0.1899 0.4035 0.1552 0.066 0.1613 0.2749 0.2106 0.3969 0.4252 0.1691 0.3685 0.557 0.4587 0.6775 0.1148 0.3911 0.1048 0.3982 0.0525 0.2938 0.2187 0.3653
1.2794 19.0 2033 1.4837 0.2061 0.423 0.1807 0.0724 0.1669 0.2828 0.226 0.4066 0.4308 0.1742 0.3779 0.5417 0.4828 0.6698 0.1354 0.3886 0.1249 0.3853 0.0581 0.3523 0.2291 0.3582
1.2794 20.0 2140 1.4320 0.2055 0.4205 0.1675 0.0796 0.1685 0.2868 0.225 0.4086 0.4311 0.1831 0.3727 0.5552 0.4733 0.6545 0.1472 0.4051 0.1114 0.3969 0.0687 0.3338 0.2268 0.3653
1.2794 21.0 2247 1.3978 0.2094 0.4321 0.1701 0.0773 0.1815 0.2968 0.2275 0.4136 0.436 0.2046 0.3843 0.5531 0.4764 0.6599 0.1377 0.3759 0.1259 0.4321 0.0765 0.3385 0.2307 0.3733
1.2794 22.0 2354 1.3970 0.2025 0.4224 0.1652 0.0741 0.1656 0.2877 0.2254 0.4152 0.4381 0.2127 0.3905 0.5433 0.4904 0.6608 0.1122 0.4051 0.1111 0.4107 0.06 0.3369 0.2389 0.3769
1.2794 23.0 2461 1.4207 0.2095 0.4378 0.1769 0.0663 0.1792 0.3028 0.233 0.4145 0.4326 0.1553 0.3903 0.5597 0.4918 0.6752 0.1181 0.3911 0.1302 0.4085 0.0771 0.3108 0.2304 0.3773
1.1354 24.0 2568 1.3942 0.214 0.4383 0.1754 0.0763 0.1737 0.3056 0.2244 0.4212 0.4427 0.1957 0.3859 0.5632 0.5148 0.6847 0.1354 0.4025 0.129 0.4192 0.0722 0.3323 0.2185 0.3747
1.1354 25.0 2675 1.3834 0.214 0.4377 0.1816 0.0783 0.182 0.3042 0.2307 0.4175 0.4352 0.1911 0.3845 0.5586 0.5116 0.6806 0.1269 0.3924 0.1278 0.4049 0.0702 0.3185 0.2336 0.3796
1.1354 26.0 2782 1.3870 0.2169 0.4399 0.1832 0.0788 0.1837 0.3056 0.2386 0.418 0.4372 0.1865 0.3921 0.5633 0.5093 0.6743 0.1476 0.3962 0.1273 0.4054 0.0698 0.3308 0.2303 0.3796
1.1354 27.0 2889 1.3859 0.219 0.4387 0.1816 0.0818 0.1826 0.3069 0.2352 0.4177 0.4376 0.1808 0.3857 0.5744 0.5118 0.6707 0.1416 0.3861 0.1355 0.4237 0.0727 0.3246 0.2336 0.3831
1.1354 28.0 2996 1.3814 0.2218 0.445 0.1878 0.0827 0.1873 0.311 0.2385 0.4208 0.44 0.1915 0.3871 0.5735 0.5222 0.677 0.1423 0.3962 0.1352 0.4174 0.0744 0.3262 0.2349 0.3831
1.0569 29.0 3103 1.3851 0.2213 0.4429 0.1867 0.0848 0.1858 0.3108 0.2356 0.4204 0.4396 0.1912 0.3876 0.5737 0.5193 0.6761 0.1433 0.3962 0.1343 0.4174 0.0744 0.3262 0.235 0.3822
1.0569 30.0 3210 1.3826 0.2211 0.4433 0.1865 0.085 0.1852 0.3102 0.2358 0.4196 0.4395 0.1924 0.3868 0.5751 0.52 0.677 0.1426 0.3924 0.1344 0.4192 0.0746 0.3277 0.2339 0.3813

Framework versions

  • Transformers 4.48.3
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.3.1
  • Tokenizers 0.21.0