Hugging Face's logo

ashaduzzaman
/
detr_finetuned_cppe5

Object Detection
Transformers
TensorBoard
Safetensors
detr
Generated from Trainer
Model card Files
xet
Metrics Community
detr_finetuned_cppe5 / README.md
ashaduzzaman's picture
ashaduzzaman
End of training
421099e verified
preview code
|
raw
history blame
12.6 kB
metadata
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: facebook/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 facebook/detr-resnet-50 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2294
  • Map: 0.2366
  • Map 50: 0.4852
  • Map 75: 0.2032
  • Map Small: 0.1082
  • Map Medium: 0.2086
  • Map Large: 0.3408
  • Mar 1: 0.2819
  • Mar 10: 0.4463
  • Mar 100: 0.4665
  • Mar Small: 0.249
  • Mar Medium: 0.4004
  • Mar Large: 0.5893
  • Map Coverall: 0.5966
  • Mar 100 Coverall: 0.7461
  • Map Face Shield: 0.1093
  • Mar 100 Face Shield: 0.3645
  • Map Gloves: 0.1371
  • Mar 100 Gloves: 0.3865
  • Map Goggles: 0.0739
  • Mar 100 Goggles: 0.4417
  • Map Mask: 0.266
  • Mar 100 Mask: 0.3937

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: 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 1.0 107 2.1073 0.0518 0.1075 0.0423 0.004 0.05 0.053 0.0951 0.1836 0.2192 0.1066 0.1872 0.2079 0.2454 0.69 0.0 0.0 0.0046 0.1736 0.0 0.0 0.0089 0.2323
No log 2.0 214 1.9912 0.0686 0.1359 0.0618 0.0054 0.0787 0.0713 0.1077 0.1966 0.2362 0.0965 0.1874 0.2636 0.2953 0.7078 0.0 0.0 0.0092 0.191 0.0 0.0 0.0386 0.282
No log 3.0 321 1.8712 0.0674 0.1339 0.0593 0.0088 0.0666 0.0694 0.0984 0.1885 0.2351 0.1056 0.1885 0.2378 0.304 0.7011 0.0 0.0 0.0096 0.2045 0.0 0.0 0.0237 0.2698
No log 4.0 428 1.7812 0.1012 0.1844 0.095 0.0084 0.0989 0.1046 0.1183 0.2104 0.2539 0.1291 0.214 0.2584 0.4384 0.7039 0.002 0.0016 0.0154 0.2281 0.0 0.0 0.0501 0.336
2.1402 5.0 535 1.6220 0.1223 0.2258 0.1115 0.0168 0.1078 0.1262 0.1225 0.2387 0.27 0.1457 0.2248 0.2882 0.5049 0.7222 0.001 0.0016 0.0337 0.2697 0.0 0.0 0.072 0.3566
2.1402 6.0 642 1.5978 0.1257 0.2475 0.113 0.0297 0.0975 0.1347 0.1336 0.2488 0.2703 0.1604 0.2203 0.3037 0.505 0.7156 0.002 0.0032 0.0374 0.2635 0.0 0.0 0.0842 0.3693
2.1402 7.0 749 1.5898 0.1428 0.273 0.1266 0.0275 0.1287 0.1639 0.1769 0.2802 0.307 0.1775 0.2573 0.3428 0.5307 0.7033 0.0336 0.1419 0.0462 0.3135 0.0053 0.0167 0.0984 0.3598
2.1402 8.0 856 1.4987 0.1509 0.3116 0.1277 0.0499 0.1425 0.1671 0.1921 0.3128 0.3404 0.2041 0.3089 0.3779 0.5255 0.7344 0.0574 0.2532 0.0458 0.3169 0.0037 0.0292 0.122 0.3683
2.1402 9.0 963 1.5228 0.1419 0.2954 0.1181 0.0434 0.1457 0.1735 0.1739 0.2969 0.3194 0.1831 0.2773 0.3981 0.4928 0.7033 0.0369 0.1468 0.0365 0.2556 0.0146 0.1208 0.1287 0.3704
1.6663 10.0 1070 1.5033 0.155 0.3265 0.1325 0.0945 0.1552 0.1757 0.2063 0.3416 0.3655 0.2078 0.3358 0.4288 0.5032 0.7228 0.056 0.2516 0.0551 0.3281 0.0255 0.1479 0.1353 0.3772
1.6663 11.0 1177 1.5154 0.1588 0.3542 0.1207 0.0438 0.1487 0.1986 0.195 0.337 0.3528 0.144 0.3254 0.4215 0.4644 0.6833 0.0487 0.221 0.063 0.2747 0.052 0.2271 0.1658 0.3577
1.6663 12.0 1284 1.4366 0.174 0.3675 0.1483 0.0667 0.1566 0.2069 0.2111 0.3537 0.3733 0.2117 0.3126 0.4585 0.5298 0.7083 0.0704 0.2871 0.0734 0.3242 0.0295 0.1833 0.1672 0.3635
1.6663 13.0 1391 1.4312 0.174 0.3693 0.1411 0.0641 0.1851 0.2306 0.2305 0.4005 0.4257 0.2798 0.3645 0.5193 0.4709 0.7044 0.0952 0.35 0.0995 0.3775 0.0286 0.3375 0.1759 0.3593
1.6663 14.0 1498 1.3795 0.1975 0.3943 0.1703 0.0578 0.1746 0.2588 0.2331 0.3874 0.4107 0.2163 0.3426 0.512 0.5466 0.7222 0.0885 0.3048 0.0919 0.3629 0.0604 0.2875 0.2001 0.3762
1.4771 15.0 1605 1.3600 0.1956 0.4063 0.1566 0.0946 0.1767 0.25 0.2357 0.4019 0.4196 0.2409 0.3621 0.5077 0.5538 0.7211 0.0853 0.329 0.0893 0.3208 0.0436 0.3604 0.206 0.3667
1.4771 16.0 1712 1.3385 0.1998 0.4023 0.1747 0.0828 0.1792 0.2561 0.2363 0.4077 0.4216 0.2114 0.3628 0.5217 0.5634 0.7233 0.0728 0.329 0.0938 0.3056 0.0515 0.375 0.2174 0.3751
1.4771 17.0 1819 1.3266 0.208 0.4212 0.1706 0.0988 0.1786 0.283 0.257 0.4071 0.4241 0.2396 0.3563 0.5225 0.5792 0.735 0.1202 0.3548 0.0971 0.3388 0.0352 0.3313 0.2084 0.3608
1.4771 18.0 1926 1.3150 0.2113 0.4155 0.1871 0.1087 0.1892 0.2776 0.2576 0.4252 0.449 0.2589 0.3891 0.5548 0.586 0.7483 0.0714 0.3694 0.1097 0.3528 0.049 0.3833 0.2402 0.391
1.3206 19.0 2033 1.3129 0.2015 0.4113 0.1755 0.1143 0.1803 0.2776 0.2403 0.4133 0.4355 0.2618 0.3912 0.5328 0.5867 0.7506 0.0645 0.321 0.1043 0.3421 0.0361 0.3812 0.2158 0.3825
1.3206 20.0 2140 1.2649 0.2211 0.4427 0.1952 0.1146 0.1886 0.3091 0.2684 0.4428 0.4671 0.2785 0.4031 0.5786 0.5929 0.7489 0.0913 0.3726 0.1193 0.3764 0.0459 0.4313 0.2559 0.4063
1.3206 21.0 2247 1.2681 0.2219 0.4544 0.1904 0.1025 0.1935 0.3141 0.2613 0.4258 0.4459 0.2563 0.3789 0.5547 0.5955 0.74 0.1128 0.35 0.1127 0.3826 0.0471 0.375 0.2413 0.382
1.3206 22.0 2354 1.2399 0.2293 0.4623 0.2049 0.1129 0.2011 0.3339 0.2799 0.4453 0.4686 0.2762 0.4048 0.5869 0.5941 0.7489 0.0976 0.379 0.1263 0.3927 0.0694 0.425 0.2592 0.3974
1.3206 23.0 2461 1.2363 0.2331 0.4808 0.1947 0.1059 0.2082 0.3341 0.2819 0.4444 0.4642 0.2274 0.3918 0.5897 0.5897 0.7406 0.1127 0.3903 0.1321 0.3742 0.0728 0.425 0.258 0.391
1.2107 24.0 2568 1.2379 0.2332 0.4787 0.1979 0.1097 0.203 0.324 0.2763 0.4388 0.4574 0.2514 0.3919 0.5719 0.5969 0.7428 0.1023 0.3565 0.1359 0.3764 0.0646 0.4104 0.2661 0.4011
1.2107 25.0 2675 1.2347 0.2333 0.4831 0.1989 0.1123 0.2042 0.3267 0.2784 0.4468 0.4644 0.2474 0.3916 0.5884 0.5952 0.7456 0.1027 0.3548 0.1327 0.3837 0.0716 0.4437 0.2641 0.3942
1.2107 26.0 2782 1.2408 0.2347 0.4776 0.2085 0.1109 0.2104 0.3304 0.2863 0.4481 0.4669 0.2597 0.3976 0.5914 0.5934 0.7433 0.1035 0.3677 0.1333 0.3961 0.0784 0.4375 0.2649 0.3899
1.2107 27.0 2889 1.2385 0.2363 0.4787 0.209 0.1127 0.2084 0.3349 0.2854 0.4461 0.4648 0.2661 0.3952 0.5868 0.5964 0.7422 0.1057 0.3661 0.1364 0.3882 0.0779 0.4417 0.2648 0.3857
1.2107 28.0 2996 1.2320 0.2366 0.4863 0.2018 0.1083 0.2098 0.3371 0.2847 0.4464 0.4685 0.2507 0.4014 0.5895 0.596 0.7444 0.1092 0.371 0.1384 0.391 0.0749 0.4458 0.2644 0.3905
1.153 29.0 3103 1.2295 0.2365 0.4851 0.2033 0.1076 0.209 0.3393 0.2819 0.4463 0.4662 0.249 0.4014 0.5864 0.5966 0.7461 0.1095 0.3645 0.1376 0.3876 0.0736 0.4396 0.2651 0.3931
1.153 30.0 3210 1.2294 0.2366 0.4852 0.2032 0.1082 0.2086 0.3408 0.2819 0.4463 0.4665 0.249 0.4004 0.5893 0.5966 0.7461 0.1093 0.3645 0.1371 0.3865 0.0739 0.4417 0.266 0.3937

Framework versions

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