madhava-yallanki's picture
End of training
14d378d verified
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: 2.6375
  • Map: 0.0618
  • Map 50: 0.1727
  • Map 75: 0.0707
  • Map Small: 0.0
  • Map Medium: 0.1642
  • Map Large: 0.0627
  • Mar 1: 0.0908
  • Mar 10: 0.1208
  • Mar 100: 0.1608
  • Mar Small: 0.0
  • Mar Medium: 0.1983
  • Mar Large: 0.2208
  • Map Coverall: 0.2826
  • Mar 100 Coverall: 0.625
  • Map Face Shield: 0.0
  • Mar 100 Face Shield: 0.0
  • Map Gloves: 0.023
  • Mar 100 Gloves: 0.1625
  • Map Goggles: 0.0
  • Mar 100 Goggles: 0.0
  • Map Mask: 0.0034
  • Mar 100 Mask: 0.0167

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 2 3.6370 0.0139 0.0385 0.0064 0.0 0.0447 0.0205 0.015 0.065 0.0725 0.0 0.13 0.075 0.0694 0.35 0.0 0.0 0.0002 0.0125 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 2.0 4 3.3372 0.0084 0.023 0.0106 0.0 0.0261 0.0077 0.0 0.08 0.0975 0.0 0.185 0.0833 0.0404 0.4 0.0 0.0 0.0016 0.0875 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 3.0 6 3.2809 0.0175 0.0686 0.0096 0.0 0.0692 0.0062 0.01 0.08 0.0975 0.0 0.21 0.075 0.0862 0.4 0.0 0.0 0.0015 0.0875 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 4.0 8 3.0734 0.0305 0.0958 0.0172 0.0 0.1039 0.0224 0.05 0.0925 0.1025 0.0 0.21 0.0833 0.149 0.425 0.0 0.0 0.0035 0.0875 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 5.0 10 3.1212 0.0098 0.0457 0.007 0.0 0.0514 0.0082 0.01 0.05 0.1 0.0 0.18 0.0917 0.0476 0.425 0.0 0.0 0.0015 0.075 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 6.0 12 2.9352 0.0084 0.03 0.0086 0.0 0.0386 0.0073 0.0 0.08 0.115 0.0 0.18 0.1167 0.0405 0.5 0.0 0.0 0.0014 0.075 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 7.0 14 2.8460 0.0099 0.039 0.002 0.0 0.0451 0.0084 0.0 0.0875 0.1275 0.0 0.18 0.125 0.044 0.5 0.0 0.0 0.0054 0.1375 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 8.0 16 2.8413 0.0071 0.0285 0.0028 0.0 0.0164 0.0149 0.005 0.095 0.13 0.0 0.15 0.1583 0.0273 0.5 0.0 0.0 0.0082 0.15 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 9.0 18 2.6854 0.0123 0.0493 0.0054 0.0 0.0219 0.0249 0.01 0.095 0.135 0.0 0.15 0.1833 0.0517 0.5 0.0 0.0 0.01 0.175 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 10.0 20 2.7651 0.0344 0.0962 0.0379 0.0 0.0791 0.0287 0.03 0.1025 0.155 0.0 0.2 0.1833 0.0629 0.5 0.0 0.0 0.0082 0.175 0.0 0.0 0.101 0.1
No log 11.0 22 2.7936 0.0226 0.0829 0.018 0.0 0.0438 0.0431 0.035 0.09 0.1 0.0 0.155 0.1333 0.1078 0.375 0.0 0.0 0.005 0.125 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 12.0 24 2.7867 0.0216 0.0842 0.0055 0.0 0.0647 0.0309 0.015 0.09 0.12 0.0 0.16 0.1542 0.1029 0.475 0.0 0.0 0.005 0.125 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 13.0 26 2.9817 0.0112 0.0372 0.0055 0.0 0.0442 0.0144 0.0 0.0975 0.1175 0.0 0.16 0.1417 0.0509 0.475 0.0 0.0 0.0053 0.1125 0.0 0.0 0.0 0.0
No log 14.0 28 2.9225 0.0278 0.1074 0.0148 0.0 0.0775 0.0425 0.005 0.1067 0.1617 0.0 0.1817 0.2 0.1119 0.65 0.0 0.0 0.01 0.125 0.0 0.0 0.0168 0.0333
No log 15.0 30 2.8893 0.0347 0.1374 0.0193 0.0 0.0831 0.0566 0.0558 0.1092 0.1442 0.0 0.1817 0.1792 0.1356 0.55 0.0 0.0 0.0126 0.1375 0.0 0.0 0.0252 0.0333
No log 16.0 32 2.8845 0.0328 0.1313 0.0151 0.0 0.088 0.0427 0.0617 0.1092 0.1442 0.0 0.1817 0.1792 0.1163 0.55 0.0 0.0 0.0139 0.1375 0.0 0.0 0.0337 0.0333
No log 17.0 34 2.8390 0.0383 0.1469 0.0128 0.0 0.1033 0.0365 0.02 0.1125 0.1475 0.0 0.19 0.1792 0.1056 0.55 0.0 0.0 0.0356 0.1375 0.0 0.0 0.0505 0.05
No log 18.0 36 2.8089 0.0364 0.1392 0.0129 0.0 0.0877 0.0362 0.0175 0.1125 0.1525 0.0 0.19 0.1875 0.1296 0.575 0.0 0.0 0.027 0.1375 0.0 0.0 0.0252 0.05
No log 19.0 38 2.8321 0.0329 0.1149 0.0352 0.0 0.0884 0.0327 0.0117 0.1142 0.1542 0.0 0.2017 0.2 0.1363 0.6 0.0 0.0 0.0199 0.1375 0.0 0.0 0.0084 0.0333
No log 20.0 40 2.8311 0.0498 0.1556 0.0568 0.0 0.1641 0.0433 0.0417 0.115 0.155 0.0 0.205 0.2 0.2192 0.6 0.0 0.0 0.0181 0.125 0.0 0.0 0.0118 0.05
No log 21.0 42 2.7355 0.0488 0.1556 0.0538 0.0 0.1617 0.0444 0.0417 0.1117 0.1517 0.0 0.1967 0.2 0.2192 0.6 0.0 0.0 0.0166 0.125 0.0 0.0 0.0084 0.0333
No log 22.0 44 2.6950 0.0484 0.1527 0.0538 0.0 0.1605 0.0451 0.0383 0.1167 0.1567 0.0 0.2017 0.2125 0.2192 0.6 0.0 0.0 0.0181 0.15 0.0 0.0 0.0049 0.0333
No log 23.0 46 2.6900 0.0484 0.1527 0.0538 0.0 0.1605 0.045 0.0383 0.1167 0.1567 0.0 0.2017 0.2125 0.2191 0.6 0.0 0.0 0.0182 0.15 0.0 0.0 0.0049 0.0333
No log 24.0 48 2.6738 0.0481 0.1539 0.0538 0.0 0.1598 0.0451 0.0383 0.1133 0.1533 0.0 0.1933 0.2125 0.2192 0.6 0.0 0.0 0.0182 0.15 0.0 0.0 0.0034 0.0167
No log 25.0 50 2.6657 0.061 0.1663 0.0707 0.0 0.1603 0.0632 0.0883 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2826 0.625 0.0 0.0 0.0192 0.1625 0.0 0.0 0.0034 0.0167
No log 26.0 52 2.6576 0.0627 0.1831 0.0707 0.0 0.1632 0.0627 0.0875 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2826 0.625 0.0 0.0 0.0288 0.1625 0.0 0.0 0.0021 0.0167
No log 27.0 54 2.6461 0.0631 0.1856 0.0707 0.0 0.1642 0.0628 0.0908 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2827 0.625 0.0 0.0 0.0295 0.1625 0.0 0.0 0.0034 0.0167
No log 28.0 56 2.6412 0.0618 0.1727 0.0707 0.0 0.1642 0.0627 0.0908 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2826 0.625 0.0 0.0 0.023 0.1625 0.0 0.0 0.0034 0.0167
No log 29.0 58 2.6383 0.0618 0.1727 0.0707 0.0 0.1642 0.0627 0.0908 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2826 0.625 0.0 0.0 0.023 0.1625 0.0 0.0 0.0034 0.0167
No log 30.0 60 2.6375 0.0618 0.1727 0.0707 0.0 0.1642 0.0627 0.0908 0.1208 0.1608 0.0 0.1983 0.2208 0.2826 0.625 0.0 0.0 0.023 0.1625 0.0 0.0 0.0034 0.0167

Framework versions

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