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
End of training
c288a46 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: 1.4034
  • Map: 0.2188
  • Map 50: 0.4403
  • Map 75: 0.1997
  • Map Small: 0.08
  • Map Medium: 0.1889
  • Map Large: 0.3172
  • Mar 1: 0.2463
  • Mar 10: 0.4367
  • Mar 100: 0.4531
  • Mar Small: 0.1789
  • Mar Medium: 0.4042
  • Mar Large: 0.5944
  • Map Coverall: 0.4796
  • Mar 100 Coverall: 0.6545
  • Map Face Shield: 0.1324
  • Mar 100 Face Shield: 0.4152
  • Map Gloves: 0.1688
  • Mar 100 Gloves: 0.4415
  • Map Goggles: 0.0598
  • Mar 100 Goggles: 0.3662
  • Map Mask: 0.2533
  • Mar 100 Mask: 0.388

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 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 2.5957 0.0222 0.0479 0.0199 0.0025 0.0245 0.0253 0.0452 0.1123 0.1379 0.0426 0.101 0.1796 0.0923 0.3887 0.0 0.0 0.006 0.117 0.0 0.0 0.0127 0.1836
No log 2.0 214 2.1891 0.0253 0.062 0.0176 0.009 0.0244 0.0255 0.0559 0.1512 0.1926 0.0904 0.1489 0.2059 0.0997 0.5279 0.0 0.0 0.0078 0.204 0.0 0.0 0.0188 0.2311
No log 3.0 321 2.2235 0.0303 0.0819 0.0181 0.0095 0.031 0.0305 0.0484 0.1407 0.1743 0.0702 0.1395 0.1989 0.1186 0.4667 0.0 0.0 0.0055 0.1625 0.0 0.0 0.0276 0.2422
No log 4.0 428 2.3783 0.0372 0.0971 0.0242 0.0055 0.0273 0.0397 0.0551 0.1154 0.1375 0.0482 0.1097 0.1456 0.1679 0.3941 0.0 0.0 0.0052 0.1491 0.0 0.0 0.013 0.1444
2.1391 5.0 535 2.1009 0.0431 0.1221 0.0279 0.0132 0.0452 0.0558 0.0776 0.1594 0.1825 0.05 0.1375 0.2131 0.1314 0.5027 0.0035 0.0114 0.0287 0.1929 0.0 0.0 0.0519 0.2053
2.1391 6.0 642 1.9217 0.0747 0.1698 0.0542 0.016 0.0705 0.0871 0.0991 0.2115 0.2292 0.0837 0.1963 0.2613 0.2409 0.5486 0.0157 0.0759 0.0267 0.2272 0.0 0.0 0.0902 0.2942
2.1391 7.0 749 1.8120 0.0979 0.2292 0.0721 0.0459 0.0843 0.1224 0.1189 0.2312 0.2519 0.1029 0.185 0.305 0.2764 0.6072 0.0317 0.1329 0.0573 0.2473 0.0006 0.0123 0.1235 0.26
2.1391 8.0 856 1.7772 0.1143 0.2514 0.0859 0.0542 0.1032 0.1291 0.1354 0.2623 0.2802 0.1133 0.2414 0.3081 0.3326 0.586 0.0228 0.1962 0.0537 0.2621 0.0047 0.0569 0.1579 0.3
2.1391 9.0 963 1.8144 0.113 0.241 0.0953 0.033 0.1015 0.1548 0.1359 0.2526 0.2747 0.085 0.2129 0.3444 0.3265 0.6144 0.0247 0.1266 0.0667 0.2812 0.0054 0.0523 0.1417 0.2991
1.6166 10.0 1070 1.7206 0.1323 0.3038 0.1002 0.0364 0.1282 0.1583 0.1603 0.3134 0.3358 0.1358 0.2938 0.4037 0.3642 0.5856 0.0707 0.3253 0.0737 0.3366 0.0116 0.1677 0.1414 0.264
1.6166 11.0 1177 1.7083 0.1276 0.2896 0.0967 0.0388 0.0993 0.1729 0.1609 0.2963 0.3151 0.1067 0.2524 0.4274 0.3697 0.595 0.0286 0.2291 0.068 0.2879 0.0199 0.1754 0.1518 0.288
1.6166 12.0 1284 1.6834 0.1449 0.3148 0.1108 0.0571 0.1279 0.1974 0.1737 0.3345 0.3563 0.1148 0.3097 0.4659 0.3718 0.6117 0.0711 0.3316 0.0794 0.3254 0.0157 0.1954 0.1867 0.3173
1.6166 13.0 1391 1.6155 0.1529 0.3458 0.1175 0.0616 0.134 0.1933 0.1727 0.3415 0.3575 0.1559 0.3007 0.4476 0.3808 0.5901 0.0938 0.319 0.0757 0.3192 0.0223 0.24 0.1918 0.3191
1.6166 14.0 1498 1.4882 0.1804 0.4013 0.1455 0.0763 0.1659 0.2394 0.2082 0.3821 0.4055 0.1954 0.376 0.4893 0.4026 0.6351 0.1158 0.3367 0.0936 0.3625 0.0631 0.3062 0.227 0.3871
1.3831 15.0 1605 1.5569 0.1659 0.3549 0.1344 0.0649 0.1433 0.2197 0.1954 0.3651 0.3902 0.1782 0.3434 0.4844 0.4207 0.6329 0.0965 0.3608 0.099 0.3808 0.0267 0.2508 0.1865 0.3258
1.3831 16.0 1712 1.4920 0.1901 0.3959 0.1731 0.068 0.165 0.2637 0.2107 0.3818 0.404 0.1709 0.364 0.5193 0.4609 0.6532 0.1177 0.3278 0.1078 0.354 0.0381 0.3092 0.226 0.3756
1.3831 17.0 1819 1.4959 0.1778 0.3692 0.153 0.0729 0.153 0.2576 0.2103 0.3841 0.4024 0.166 0.344 0.5385 0.4304 0.6545 0.1027 0.3646 0.1167 0.3688 0.0433 0.2923 0.1958 0.332
1.3831 18.0 1926 1.4860 0.1773 0.3851 0.143 0.0803 0.1557 0.2503 0.2016 0.3869 0.408 0.178 0.3553 0.5357 0.4292 0.6541 0.1094 0.3544 0.1216 0.3759 0.0294 0.3323 0.1969 0.3236
1.199 19.0 2033 1.4450 0.1928 0.4098 0.1659 0.0795 0.1614 0.2684 0.2191 0.4086 0.4296 0.1775 0.3737 0.5657 0.4464 0.6568 0.1216 0.4177 0.1339 0.3879 0.0385 0.3338 0.2238 0.3516
1.199 20.0 2140 1.4370 0.2055 0.4167 0.1871 0.0939 0.1832 0.2768 0.2299 0.4268 0.4501 0.2211 0.3888 0.584 0.4478 0.6414 0.1407 0.4418 0.148 0.4187 0.044 0.3692 0.247 0.3791
1.199 21.0 2247 1.4372 0.2137 0.438 0.1795 0.0881 0.1812 0.3067 0.2359 0.4332 0.4528 0.2222 0.3924 0.5957 0.4607 0.6523 0.152 0.4025 0.1584 0.4232 0.0612 0.4031 0.2361 0.3831
1.199 22.0 2354 1.4418 0.2104 0.4147 0.2017 0.0772 0.1752 0.3074 0.2405 0.4256 0.4414 0.1752 0.3699 0.6025 0.476 0.6581 0.1244 0.3911 0.1474 0.4201 0.0573 0.3554 0.2467 0.3822
1.199 23.0 2461 1.4337 0.2095 0.425 0.1827 0.0662 0.1827 0.3063 0.2347 0.4216 0.4426 0.1679 0.381 0.5999 0.4662 0.659 0.1335 0.4025 0.1548 0.4156 0.0569 0.3662 0.236 0.3698
1.0916 24.0 2568 1.3970 0.2184 0.4362 0.1992 0.0847 0.1814 0.3202 0.2391 0.4398 0.4564 0.1974 0.3876 0.6128 0.4789 0.6676 0.1366 0.4089 0.1601 0.442 0.0626 0.3769 0.2536 0.3867
1.0916 25.0 2675 1.4135 0.2198 0.4379 0.1938 0.0723 0.1927 0.3118 0.2453 0.4333 0.4531 0.1876 0.394 0.5976 0.4783 0.6572 0.1327 0.4038 0.1631 0.4393 0.0628 0.3708 0.2622 0.3947
1.0916 26.0 2782 1.4002 0.2197 0.4414 0.1969 0.0884 0.1883 0.314 0.2477 0.4374 0.4576 0.192 0.4035 0.6002 0.4784 0.6595 0.1312 0.4076 0.1609 0.4366 0.0677 0.3908 0.2605 0.3938
1.0916 27.0 2889 1.4037 0.218 0.4408 0.1984 0.0801 0.1856 0.3174 0.2457 0.4373 0.4545 0.1792 0.406 0.5993 0.4792 0.6568 0.1307 0.4152 0.1645 0.4366 0.0593 0.3708 0.2564 0.3933
1.0916 28.0 2996 1.4060 0.2185 0.4402 0.2012 0.0804 0.1864 0.3183 0.2495 0.4357 0.4535 0.1795 0.4038 0.5942 0.4799 0.6568 0.1307 0.4127 0.1662 0.4402 0.0609 0.3708 0.2549 0.3871
1.0159 29.0 3103 1.4032 0.2185 0.44 0.1995 0.0797 0.1867 0.3168 0.246 0.4375 0.454 0.1787 0.4065 0.5952 0.4795 0.6527 0.1328 0.419 0.1682 0.4411 0.0599 0.3708 0.2524 0.3867
1.0159 30.0 3210 1.4034 0.2188 0.4403 0.1997 0.08 0.1889 0.3172 0.2463 0.4367 0.4531 0.1789 0.4042 0.5944 0.4796 0.6545 0.1324 0.4152 0.1688 0.4415 0.0598 0.3662 0.2533 0.388

Framework versions

  • Transformers 4.47.1
  • Pytorch 2.5.1+cu121
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0