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: 1.1071
• Map: 0.119
• Map 50: 0.1821
• Map 75: 0.136
• Map Small: -1.0
• Map Medium: 0.1842
• Map Large: 0.1216
• Mar 1: 0.2314
• Mar 10: 0.6086
• Mar 100: 0.6743
• Mar Small: -1.0
• Mar Medium: 0.56
• Mar Large: 0.727
• Map Coverall: 0.4874
• Mar 100 Coverall: 0.7564
• Map Face Shield: 0.0248
• Mar 100 Face Shield: 0.575
• Map Gloves: 0.0054
• Mar 100 Gloves: 0.56
• Map Goggles: 0.027
• Mar 100 Goggles: 0.68
• Map Mask: 0.0505
• Mar 100 Mask: 0.8

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_FUSED 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	2.7611	0.0058	0.0136	0.0049	-1.0	0.016	0.0057	0.016	0.0482	0.0844	-1.0	0.125	0.0842	0.0289	0.4096	0.0	0.0125	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
No log	2.0	214	2.2915	0.0036	0.0078	0.0023	-1.0	0.0325	0.0034	0.0226	0.0449	0.087	-1.0	0.12	0.0854	0.0178	0.3351	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0001	0.1
No log	3.0	321	1.7695	0.0143	0.0229	0.0177	-1.0	0.0578	0.0142	0.0421	0.083	0.1268	-1.0	0.19	0.1254	0.0713	0.634	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
No log	4.0	428	1.5482	0.0206	0.0343	0.0208	-1.0	0.0673	0.0224	0.0787	0.1221	0.1723	-1.0	0.19	0.1905	0.0847	0.7213	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0184	0.14	0.0	0.0
8.1722	5.0	535	1.6674	0.0127	0.0223	0.0142	-1.0	0.1018	0.0101	0.0511	0.0885	0.1298	-1.0	0.155	0.1301	0.0635	0.6489	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
8.1722	6.0	642	1.4786	0.0242	0.0357	0.0272	-1.0	0.0635	0.0231	0.0657	0.1138	0.1445	-1.0	0.17	0.1449	0.1208	0.7223	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
8.1722	7.0	749	1.4341	0.0448	0.0671	0.0503	-1.0	0.0718	0.0443	0.0859	0.1678	0.1829	-1.0	0.175	0.2087	0.2228	0.7096	0.0002	0.025	0.001	0.18	0.0	0.0	0.0	0.0
8.1722	8.0	856	1.4775	0.0498	0.0824	0.0568	-1.0	0.1009	0.0481	0.1031	0.1506	0.1821	-1.0	0.2	0.2049	0.2468	0.7128	0.0002	0.0375	0.0005	0.08	0.0017	0.08	0.0	0.0
8.1722	9.0	963	1.3853	0.0627	0.1041	0.0708	-1.0	0.1217	0.0612	0.1123	0.2701	0.3004	-1.0	0.2775	0.3649	0.3074	0.6947	0.0026	0.2875	0.0019	0.2	0.0014	0.32	0.0	0.0
1.4178	10.0	1070	1.3820	0.0701	0.1267	0.0751	-1.0	0.1374	0.0686	0.117	0.2942	0.3127	-1.0	0.2875	0.3709	0.342	0.6883	0.0039	0.375	0.0029	0.2	0.0014	0.3	0.0	0.0
1.4178	11.0	1177	1.3366	0.0698	0.1208	0.0775	-1.0	0.124	0.0691	0.1075	0.4472	0.484	-1.0	0.3425	0.5427	0.3325	0.7351	0.0044	0.525	0.0031	0.22	0.002	0.24	0.0071	0.7
1.4178	12.0	1284	1.3058	0.0817	0.1354	0.0891	-1.0	0.1416	0.0813	0.2395	0.4439	0.4698	-1.0	0.3625	0.5161	0.3898	0.734	0.0065	0.375	0.0028	0.22	0.0025	0.42	0.0068	0.6
1.4178	13.0	1391	1.2480	0.0775	0.1292	0.0829	-1.0	0.1393	0.0771	0.1652	0.3109	0.3654	-1.0	0.3375	0.429	0.373	0.7319	0.0087	0.475	0.0032	0.18	0.0027	0.44	0.0	0.0
1.4178	14.0	1498	1.2472	0.0797	0.1382	0.0819	-1.0	0.1505	0.0789	0.1525	0.498	0.5423	-1.0	0.3975	0.609	0.3821	0.734	0.0078	0.5375	0.0027	0.3	0.0033	0.44	0.0024	0.7
1.1690	15.0	1605	1.2123	0.0849	0.1444	0.0808	-1.0	0.1522	0.0847	0.1422	0.5243	0.5655	-1.0	0.4475	0.6276	0.4026	0.7277	0.0057	0.5	0.0066	0.5	0.0047	0.4	0.0049	0.7
1.1690	16.0	1712	1.2066	0.0854	0.1443	0.0925	-1.0	0.1542	0.085	0.1481	0.4081	0.4502	-1.0	0.425	0.527	0.4085	0.7383	0.0093	0.5125	0.0057	0.5	0.0034	0.5	0.0	0.0
1.1690	17.0	1819	1.1714	0.0917	0.1473	0.1008	-1.0	0.1494	0.0922	0.2175	0.5282	0.5724	-1.0	0.3475	0.6707	0.433	0.7372	0.0101	0.525	0.0047	0.44	0.0053	0.46	0.0052	0.7
1.1690	18.0	1926	1.1608	0.0901	0.1484	0.0969	-1.0	0.1562	0.0903	0.1703	0.5521	0.6052	-1.0	0.42	0.6923	0.4276	0.7309	0.0064	0.575	0.0055	0.54	0.005	0.48	0.0061	0.7
1.0151	19.0	2033	1.1450	0.0951	0.1492	0.1036	-1.0	0.177	0.0959	0.3218	0.5073	0.6137	-1.0	0.4175	0.7028	0.442	0.7511	0.0099	0.5375	0.0059	0.52	0.007	0.46	0.0105	0.8
1.0151	20.0	2140	1.1344	0.0979	0.1543	0.1089	-1.0	0.1594	0.0996	0.341	0.5887	0.6667	-1.0	0.4675	0.7528	0.4476	0.7511	0.0162	0.5625	0.0079	0.6	0.0077	0.52	0.0102	0.9
1.0151	21.0	2247	1.1657	0.1037	0.1633	0.1141	-1.0	0.1682	0.1061	0.3075	0.5472	0.6255	-1.0	0.41	0.7134	0.4508	0.75	0.0168	0.5375	0.0103	0.56	0.0069	0.48	0.0338	0.8
1.0151	22.0	2354	1.1491	0.1081	0.1674	0.1197	-1.0	0.1782	0.1084	0.3143	0.5535	0.6441	-1.0	0.4275	0.739	0.4672	0.7457	0.0164	0.575	0.0061	0.58	0.0075	0.52	0.0434	0.8
1.0151	23.0	2461	1.1182	0.1158	0.1798	0.1327	-1.0	0.196	0.117	0.3346	0.6329	0.6785	-1.0	0.5225	0.7506	0.4786	0.7574	0.0295	0.575	0.0069	0.6	0.0133	0.66	0.0506	0.8
0.8994	24.0	2568	1.1254	0.1117	0.1729	0.1259	-1.0	0.1871	0.1131	0.3556	0.5712	0.6801	-1.0	0.5775	0.7294	0.4814	0.7532	0.0261	0.5875	0.007	0.6	0.0101	0.66	0.034	0.8
0.8994	25.0	2675	1.1163	0.1161	0.1794	0.1314	-1.0	0.1911	0.1178	0.3531	0.5695	0.637	-1.0	0.565	0.6903	0.4819	0.7574	0.0292	0.5875	0.0053	0.58	0.0214	0.66	0.0429	0.6
0.8994	26.0	2782	1.1205	0.118	0.1809	0.1349	-1.0	0.1959	0.1202	0.2354	0.6258	0.6771	-1.0	0.5775	0.7266	0.4827	0.7553	0.0231	0.55	0.0056	0.56	0.0281	0.72	0.0505	0.8
0.8994	27.0	2889	1.1166	0.118	0.1792	0.134	-1.0	0.1777	0.121	0.2436	0.6389	0.6855	-1.0	0.5675	0.7408	0.4904	0.7574	0.0257	0.55	0.006	0.6	0.0277	0.72	0.0406	0.8
0.8994	28.0	2996	1.1101	0.1192	0.1809	0.1354	-1.0	0.1929	0.1217	0.217	0.6088	0.672	-1.0	0.56	0.7239	0.492	0.7574	0.021	0.5625	0.0054	0.56	0.027	0.68	0.0505	0.8
0.8507	29.0	3103	1.1055	0.119	0.1821	0.136	-1.0	0.1841	0.1216	0.2314	0.6061	0.6747	-1.0	0.56	0.7275	0.4874	0.7585	0.0248	0.575	0.0054	0.56	0.027	0.68	0.0505	0.8
0.8507	30.0	3210	1.1071	0.119	0.1821	0.136	-1.0	0.1842	0.1216	0.2314	0.6086	0.6743	-1.0	0.56	0.727	0.4874	0.7564	0.0248	0.575	0.0054	0.56	0.027	0.68	0.0505	0.8

Framework versions

• Transformers 5.0.0
• Pytorch 2.10.0+cu128
• Datasets 4.0.0
• Tokenizers 0.22.2