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: 1.2803
• Map: 0.2236
• Map 50: 0.4243
• Map 75: 0.206
• Map Small: 0.087
• Map Medium: 0.2507
• Map Large: 0.2808
• Mar 1: 0.28
• Mar 10: 0.4603
• Mar 100: 0.4703
• Mar Small: 0.2619
• Mar Medium: 0.4212
• Mar Large: 0.5738
• Map Coverall: 0.5876
• Mar 100 Coverall: 0.7507
• Map Face Shield: 0.0978
• Mar 100 Face Shield: 0.5019
• Map Gloves: 0.1088
• Mar 100 Gloves: 0.3443
• Map Goggles: 0.0251
• Mar 100 Goggles: 0.3109
• Map Mask: 0.2988
• Mar 100 Mask: 0.4436

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	101	2.2664	0.0299	0.0624	0.0218	0.008	0.0698	0.0295	0.081	0.1593	0.1948	0.0526	0.1853	0.2126	0.1248	0.642	0.0	0.0	0.0053	0.0805	0.0	0.0	0.0193	0.2517
No log	2.0	202	2.0505	0.0534	0.1073	0.0505	0.0065	0.095	0.0546	0.0986	0.1795	0.2122	0.0649	0.2148	0.2305	0.2306	0.67	0.0	0.0	0.0054	0.1437	0.0	0.0	0.0311	0.2471
No log	3.0	303	1.9191	0.0388	0.0853	0.032	0.0069	0.0715	0.0418	0.1113	0.2058	0.2444	0.0838	0.2401	0.2708	0.1412	0.6947	0.0	0.0	0.0138	0.1943	0.0	0.0	0.0391	0.3331
No log	4.0	404	1.9140	0.0689	0.1334	0.0686	0.0119	0.1069	0.0613	0.1073	0.2019	0.2281	0.1048	0.2354	0.2333	0.2665	0.6	0.0184	0.05	0.015	0.1828	0.0	0.0	0.0445	0.3076
2.2885	5.0	505	1.8535	0.065	0.1347	0.0579	0.0107	0.109	0.0681	0.1064	0.1994	0.2271	0.0641	0.2213	0.2554	0.2582	0.6707	0.0022	0.0426	0.0233	0.15	0.0	0.0	0.0414	0.2721
2.2885	6.0	606	1.6854	0.106	0.2131	0.0866	0.0174	0.154	0.1124	0.1623	0.2819	0.2947	0.1207	0.2903	0.3191	0.3878	0.6953	0.0273	0.2389	0.0375	0.2167	0.0	0.0	0.0772	0.3227
2.2885	7.0	707	1.7142	0.1321	0.2588	0.1213	0.0287	0.1694	0.1454	0.155	0.2548	0.2629	0.104	0.2571	0.2894	0.4419	0.6727	0.0194	0.1111	0.0291	0.1684	0.0158	0.0145	0.1541	0.3477
2.2885	8.0	808	1.6260	0.1329	0.2764	0.1116	0.0309	0.1806	0.133	0.1733	0.2959	0.3231	0.1237	0.3281	0.3412	0.4414	0.716	0.0365	0.263	0.0328	0.2598	0.002	0.0345	0.1517	0.3424
2.2885	9.0	909	1.5600	0.144	0.2839	0.1295	0.0413	0.1806	0.1517	0.1962	0.34	0.357	0.1705	0.3582	0.3866	0.4652	0.6833	0.0401	0.3315	0.0331	0.2517	0.0346	0.1145	0.1472	0.4041
1.8836	10.0	1010	1.6155	0.132	0.2677	0.1157	0.0192	0.1619	0.1535	0.1793	0.3314	0.3432	0.1246	0.3549	0.3759	0.4695	0.6727	0.0321	0.3333	0.0422	0.2201	0.0156	0.1236	0.1008	0.3663
1.8836	11.0	1111	1.7756	0.131	0.273	0.1157	0.0451	0.1763	0.1382	0.169	0.2725	0.2772	0.1249	0.2801	0.2997	0.4245	0.654	0.0371	0.2019	0.04	0.1937	0.0051	0.0164	0.1482	0.3203
1.8836	12.0	1212	1.5594	0.1479	0.2988	0.1274	0.0357	0.1797	0.1682	0.1802	0.339	0.354	0.1872	0.3288	0.4026	0.4925	0.6933	0.0419	0.3444	0.0535	0.254	0.0065	0.0655	0.145	0.4128
1.8836	13.0	1313	1.5275	0.1686	0.3448	0.1442	0.0419	0.1905	0.1946	0.2034	0.3691	0.3835	0.162	0.3604	0.4459	0.5224	0.714	0.0573	0.4056	0.0557	0.2351	0.0319	0.2055	0.1757	0.3576
1.8836	14.0	1414	1.4658	0.1716	0.3471	0.1529	0.0615	0.1918	0.1997	0.234	0.4032	0.4258	0.244	0.3949	0.4814	0.5247	0.72	0.0477	0.4907	0.0605	0.2787	0.0125	0.2382	0.2126	0.4012
1.7112	15.0	1515	1.4980	0.1632	0.3423	0.149	0.0436	0.1925	0.1903	0.2106	0.3644	0.3841	0.155	0.3627	0.4528	0.5172	0.6987	0.0357	0.4056	0.0435	0.2425	0.023	0.2145	0.1963	0.3593
1.7112	16.0	1616	1.4760	0.1673	0.3361	0.1462	0.0639	0.1893	0.1917	0.2036	0.376	0.3902	0.1922	0.3695	0.4412	0.5163	0.6953	0.049	0.4074	0.0763	0.2816	0.0062	0.1745	0.1886	0.3919
1.7112	17.0	1717	1.4224	0.1841	0.3711	0.1608	0.1013	0.208	0.2253	0.2356	0.4147	0.4282	0.2339	0.3828	0.5104	0.5087	0.7247	0.0594	0.4426	0.0771	0.304	0.0179	0.2673	0.2575	0.4023
1.7112	18.0	1818	1.4224	0.1909	0.3743	0.17	0.082	0.2007	0.2407	0.2446	0.4147	0.4283	0.2211	0.3755	0.5219	0.5453	0.7293	0.0738	0.4833	0.0762	0.2724	0.0141	0.2745	0.2454	0.382
1.7112	19.0	1919	1.3652	0.2068	0.4087	0.1879	0.0874	0.2187	0.2478	0.2572	0.4189	0.4333	0.2443	0.4009	0.5066	0.5488	0.726	0.0785	0.4611	0.0913	0.3155	0.0226	0.2382	0.293	0.4256
1.5736	20.0	2020	1.3381	0.2098	0.4139	0.1944	0.0826	0.2269	0.2571	0.2517	0.4231	0.437	0.223	0.4093	0.5108	0.553	0.7353	0.0926	0.4352	0.0892	0.2994	0.0241	0.2836	0.2899	0.4314
1.5736	21.0	2121	1.3366	0.2142	0.4226	0.1973	0.088	0.2302	0.2616	0.2574	0.4299	0.4431	0.2459	0.4053	0.5214	0.5573	0.72	0.0851	0.4556	0.0986	0.3034	0.0345	0.3	0.2958	0.4366
1.5736	22.0	2222	1.3208	0.2174	0.4119	0.1985	0.0864	0.2348	0.2689	0.2659	0.4506	0.4605	0.2751	0.4101	0.5576	0.5717	0.7447	0.0784	0.4593	0.108	0.3293	0.0223	0.3218	0.3066	0.4477
1.5736	23.0	2323	1.3249	0.216	0.417	0.195	0.0897	0.2359	0.2655	0.2734	0.4431	0.4569	0.2478	0.4077	0.5547	0.5606	0.744	0.085	0.4648	0.1042	0.3293	0.0297	0.3109	0.3006	0.4355
1.5736	24.0	2424	1.3029	0.2179	0.4165	0.1978	0.0847	0.2401	0.2718	0.2732	0.4512	0.4602	0.2515	0.4124	0.5595	0.5791	0.748	0.0956	0.4889	0.106	0.3391	0.028	0.3	0.2808	0.425
1.475	25.0	2525	1.3052	0.221	0.4208	0.2005	0.0787	0.2486	0.2767	0.2755	0.4533	0.4668	0.2224	0.4193	0.5809	0.5811	0.7473	0.0925	0.4796	0.1031	0.3339	0.0286	0.3291	0.2998	0.4442
1.475	26.0	2626	1.2998	0.2212	0.4156	0.2065	0.0826	0.2454	0.2761	0.2715	0.4538	0.4688	0.2426	0.4206	0.5781	0.5802	0.7513	0.0918	0.4981	0.1098	0.3431	0.0245	0.3109	0.2996	0.4407
1.475	27.0	2727	1.2836	0.2217	0.4217	0.202	0.0805	0.2452	0.2793	0.2791	0.4579	0.47	0.2482	0.4226	0.5736	0.581	0.7473	0.0916	0.4944	0.1094	0.3448	0.0261	0.3182	0.3003	0.4453
1.475	28.0	2828	1.2790	0.2238	0.4264	0.2033	0.0864	0.2524	0.2806	0.278	0.4589	0.4701	0.2425	0.4246	0.5751	0.5848	0.7467	0.098	0.4926	0.1107	0.3489	0.026	0.3182	0.2994	0.4442
1.475	29.0	2929	1.2804	0.2234	0.4256	0.2059	0.0865	0.2507	0.2808	0.2802	0.4603	0.4703	0.2614	0.4216	0.5738	0.5875	0.7507	0.0977	0.5019	0.1087	0.3431	0.025	0.3127	0.298	0.443
1.4089	30.0	3030	1.2803	0.2236	0.4243	0.206	0.087	0.2507	0.2808	0.28	0.4603	0.4703	0.2619	0.4212	0.5738	0.5876	0.7507	0.0978	0.5019	0.1088	0.3443	0.0251	0.3109	0.2988	0.4436

Framework versions

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 3.0.0
• Tokenizers 0.19.1