custom-object-test_v4

This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the sungile/custom-object-masking_v4 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.0518
• Mean Iou: nan
• Mean Accuracy: nan
• Overall Accuracy: nan
• Accuracy Unknown: nan
• Accuracy Background: nan
• Accuracy Object: nan
• Iou Unknown: nan
• Iou Background: nan
• Iou Object: nan

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: 6e-05
• train_batch_size: 2
• eval_batch_size: 2
• 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: linear
• num_epochs: 13

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Mean Iou	Mean Accuracy	Overall Accuracy	Accuracy Unknown	Accuracy Background	Accuracy Object	Iou Unknown	Iou Background	Iou Object
0.8938	0.5	20	0.9971	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.6597	1.0	40	0.6919	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.541	1.5	60	0.4735	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.4648	2.0	80	0.3792	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.3862	2.5	100	0.3394	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.3526	3.0	120	0.2706	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.278	3.5	140	0.2573	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.2424	4.0	160	0.2018	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.2047	4.5	180	0.1870	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.1598	5.0	200	0.1708	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.1481	5.5	220	0.1414	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.1386	6.0	240	0.1190	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.1141	6.5	260	0.1023	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0988	7.0	280	0.0973	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.1001	7.5	300	0.0810	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0952	8.0	320	0.0758	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0747	8.5	340	0.0734	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0687	9.0	360	0.0656	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0798	9.5	380	0.0624	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0638	10.0	400	0.0605	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0606	10.5	420	0.0558	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0563	11.0	440	0.0541	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0609	11.5	460	0.0541	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0545	12.0	480	0.0528	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0569	12.5	500	0.0517	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan
0.0552	13.0	520	0.0518	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan	nan

Framework versions

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0