Hugging Face's logo

toukapy
/
detr_finetuned_cppe5

Object Detection
Transformers
Safetensors
conditional_detr
Generated from Trainer
Model card Files Community
detr_finetuned_cppe5 / README.md
toukapy's picture
toukapy
End of training
a3beea8 verified
preview code
|
raw
history blame
12.7 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: 1.3299
  • Map: 0.0678
  • Map 50: 0.1359
  • Map 75: 0.0621
  • Map Small: 0.0953
  • Map Medium: 0.0947
  • Map Large: 0.0707
  • Mar 1: 0.123
  • Mar 10: 0.3315
  • Mar 100: 0.4317
  • Mar Small: 0.4556
  • Mar Medium: 0.3046
  • Mar Large: 0.4536
  • Map Coverall: 0.1683
  • Mar 100 Coverall: 0.5644
  • Map Face Shield: 0.02
  • Mar 100 Face Shield: 0.2595
  • Map Gloves: 0.0512
  • Mar 100 Gloves: 0.4817
  • Map Goggles: 0.0345
  • Mar 100 Goggles: 0.3015
  • Map Mask: 0.0647
  • Mar 100 Mask: 0.5511

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 2.0850 0.0082 0.0334 0.0018 0.001 0.0046 0.009 0.0157 0.0658 0.1123 0.0333 0.0983 0.1162 0.0321 0.2923 0.0 0.0051 0.0021 0.1098 0.0 0.0 0.0067 0.1542
No log 2.0 214 1.7616 0.0139 0.0413 0.0061 0.0005 0.047 0.0148 0.032 0.097 0.1704 0.0556 0.1232 0.1787 0.0492 0.3464 0.0 0.0 0.0065 0.1768 0.0 0.0 0.0136 0.3289
No log 3.0 321 1.8263 0.0213 0.068 0.0086 0.0047 0.0567 0.0241 0.036 0.1253 0.2014 0.1111 0.1304 0.2085 0.0659 0.5212 0.0001 0.0013 0.0152 0.1759 0.0 0.0 0.0252 0.3084
No log 4.0 428 1.7623 0.0254 0.066 0.0157 0.0151 0.0437 0.0265 0.0439 0.1393 0.2158 0.1111 0.1517 0.2252 0.0757 0.4342 0.0 0.0 0.0107 0.2241 0.0 0.0 0.0405 0.4209
2.7673 5.0 535 1.7402 0.0137 0.041 0.0051 0.005 0.0735 0.0146 0.0379 0.1097 0.1786 0.2556 0.1474 0.1831 0.046 0.3851 0.0012 0.0291 0.0021 0.1045 0.0 0.0 0.0191 0.3742
2.7673 6.0 642 1.6179 0.0256 0.0682 0.019 0.0089 0.0539 0.0273 0.0474 0.1269 0.2129 0.1778 0.141 0.2251 0.0673 0.423 0.001 0.0139 0.0022 0.1129 0.0074 0.0908 0.0503 0.424
2.7673 7.0 749 1.6199 0.0292 0.0672 0.0226 0.0053 0.0555 0.031 0.0546 0.145 0.2148 0.1333 0.1666 0.2271 0.0855 0.3883 0.0109 0.0139 0.0042 0.1357 0.0084 0.1015 0.0369 0.4347
2.7673 8.0 856 1.5755 0.029 0.0672 0.0219 0.0116 0.0722 0.0308 0.0558 0.1596 0.2416 0.2222 0.2017 0.2514 0.0858 0.4532 0.0026 0.0835 0.0036 0.1219 0.0095 0.1062 0.0436 0.4431
2.7673 9.0 963 1.5618 0.0338 0.0765 0.0277 0.0203 0.0719 0.0345 0.0474 0.1673 0.2511 0.2667 0.1616 0.2654 0.1082 0.5171 0.0002 0.0051 0.0198 0.2263 0.0047 0.0723 0.0362 0.4347
1.5478 10.0 1070 1.5111 0.0384 0.087 0.0319 0.065 0.0612 0.0407 0.0642 0.1982 0.2903 0.3222 0.1896 0.3069 0.0963 0.5284 0.0026 0.0392 0.0341 0.2871 0.0137 0.16 0.0453 0.4369
1.5478 11.0 1177 1.5122 0.0403 0.0922 0.0333 0.1083 0.072 0.0431 0.0729 0.2024 0.2958 0.4333 0.213 0.3086 0.1113 0.545 0.0052 0.0494 0.0333 0.2897 0.0142 0.1646 0.0371 0.4302
1.5478 12.0 1284 1.5083 0.0443 0.0985 0.0355 0.0534 0.0833 0.0451 0.0801 0.2004 0.2943 0.2333 0.2097 0.3095 0.1221 0.5441 0.0008 0.0114 0.0404 0.3433 0.0108 0.12 0.0475 0.4529
1.5478 13.0 1391 1.5374 0.0397 0.0859 0.0314 0.0861 0.0688 0.0419 0.0689 0.2201 0.3134 0.2889 0.2209 0.3291 0.1162 0.5405 0.003 0.0671 0.0297 0.3187 0.011 0.1908 0.0389 0.4498
1.5478 14.0 1498 1.5145 0.0449 0.1019 0.0344 0.0438 0.0794 0.0454 0.0684 0.2017 0.2897 0.3222 0.2005 0.3029 0.1423 0.5784 0.0009 0.0316 0.0356 0.2991 0.0089 0.1138 0.0367 0.4253
1.4217 15.0 1605 1.4832 0.0488 0.1141 0.0366 0.0474 0.0845 0.052 0.0798 0.2294 0.3337 0.3778 0.2367 0.3474 0.1426 0.5577 0.0033 0.0759 0.0419 0.4018 0.0214 0.2108 0.0347 0.4222
1.4217 16.0 1712 1.4627 0.047 0.1086 0.0344 0.0654 0.0892 0.0471 0.0896 0.2317 0.3142 0.3111 0.2416 0.3254 0.1408 0.5464 0.0053 0.1025 0.0303 0.3022 0.0119 0.1508 0.0466 0.4689
1.4217 17.0 1819 1.4152 0.0548 0.1195 0.0462 0.1189 0.0943 0.0558 0.097 0.2685 0.3578 0.3556 0.2809 0.371 0.1493 0.5234 0.0082 0.119 0.0401 0.3884 0.0155 0.2123 0.061 0.5458
1.4217 18.0 1926 1.4076 0.0506 0.1097 0.0425 0.054 0.0801 0.051 0.1038 0.2696 0.3692 0.3333 0.2823 0.3858 0.1389 0.5671 0.0109 0.1544 0.0293 0.3746 0.0142 0.24 0.0597 0.5098
1.3356 19.0 2033 1.3879 0.0576 0.1206 0.0504 0.1236 0.0895 0.0598 0.1222 0.2867 0.3818 0.3556 0.2535 0.4032 0.1396 0.5689 0.0161 0.1506 0.0359 0.4071 0.0333 0.2692 0.0629 0.5129
1.3356 20.0 2140 1.3471 0.064 0.1333 0.0581 0.1344 0.0948 0.0664 0.1268 0.3056 0.3965 0.3889 0.2996 0.4138 0.1558 0.5532 0.0217 0.1911 0.0491 0.4554 0.0253 0.2569 0.068 0.5258
1.3356 21.0 2247 1.3539 0.0652 0.1366 0.0549 0.1063 0.0885 0.0679 0.1163 0.3217 0.4142 0.4333 0.2995 0.4336 0.1572 0.5802 0.0178 0.2051 0.0595 0.4826 0.0254 0.2631 0.0663 0.54
1.3356 22.0 2354 1.3476 0.0653 0.1307 0.0583 0.0702 0.0963 0.0675 0.1116 0.3069 0.4026 0.4556 0.2928 0.4192 0.1678 0.568 0.0145 0.2013 0.0565 0.4848 0.0269 0.2354 0.061 0.5236
1.3356 23.0 2461 1.3519 0.064 0.1276 0.0584 0.0643 0.0999 0.0666 0.1169 0.3317 0.4235 0.4222 0.3046 0.4442 0.1609 0.5527 0.0178 0.2544 0.05 0.4674 0.0292 0.3 0.062 0.5431
1.2549 24.0 2568 1.3419 0.065 0.1327 0.058 0.0643 0.1002 0.0678 0.118 0.3265 0.4157 0.4222 0.295 0.4359 0.161 0.5833 0.0174 0.238 0.0546 0.4679 0.0314 0.26 0.0608 0.5293
1.2549 25.0 2675 1.3354 0.0687 0.1351 0.0617 0.0811 0.0904 0.0725 0.1241 0.3242 0.4217 0.4667 0.2988 0.4422 0.1643 0.5779 0.0179 0.2468 0.0521 0.4723 0.044 0.2646 0.0651 0.5467
1.2549 26.0 2782 1.3312 0.0679 0.1364 0.0626 0.083 0.0894 0.0711 0.1246 0.329 0.4268 0.4556 0.3039 0.4472 0.1683 0.5676 0.0201 0.2544 0.0523 0.4857 0.0349 0.2862 0.0641 0.54
1.2549 27.0 2889 1.3333 0.0667 0.1347 0.0615 0.0919 0.0904 0.0695 0.1237 0.3287 0.4308 0.4667 0.3055 0.4528 0.1653 0.568 0.019 0.2481 0.0513 0.4817 0.0315 0.3031 0.0666 0.5529
1.2549 28.0 2996 1.3306 0.0666 0.1343 0.0609 0.098 0.0899 0.0692 0.1248 0.3286 0.4284 0.4667 0.3021 0.4502 0.1666 0.5635 0.0188 0.2468 0.051 0.4777 0.0315 0.3 0.0652 0.5538
1.2213 29.0 3103 1.3300 0.0678 0.1358 0.0618 0.0955 0.0948 0.0707 0.1238 0.3319 0.432 0.4556 0.3046 0.454 0.1683 0.5649 0.0201 0.2595 0.0511 0.4826 0.0345 0.3015 0.0648 0.5516
1.2213 30.0 3210 1.3299 0.0678 0.1359 0.0621 0.0953 0.0947 0.0707 0.123 0.3315 0.4317 0.4556 0.3046 0.4536 0.1683 0.5644 0.02 0.2595 0.0512 0.4817 0.0345 0.3015 0.0647 0.5511

Framework versions

  • Transformers 4.49.0
  • Pytorch 2.6.0+cu124
  • Datasets 3.3.2
  • Tokenizers 0.21.0