debug_no_pad

This model is a fine-tuned version of sbchoi/rtdetr_r50vd_coco_o365 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 11.7188
• Map: 0.2736
• Map 50: 0.5376
• Map 75: 0.2345
• Map Small: 0.0676
• Map Medium: 0.2622
• Map Large: 0.3783
• Mar 1: 0.2586
• Mar 10: 0.457
• Mar 100: 0.5147
• Mar Small: 0.1125
• Mar Medium: 0.4717
• Mar Large: 0.5986
• Map Coverall: 0.2102
• Mar 100 Coverall: 0.5846
• Map Face Shield: 0.3488
• Mar 100 Face Shield: 0.6824
• Map Gloves: 0.3656
• Mar 100 Gloves: 0.5271
• Map Goggles: 0.1612
• Mar 100 Goggles: 0.3345
• Map Mask: 0.2823
• Mar 100 Mask: 0.4451

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: 0.0001
• 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: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 200
• 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	101.3493	0.0	0.0002	0.0	0.0	0.0	0.0004	0.0026	0.0098	0.0201	0.0144	0.0106	0.0257	0.0002	0.0387	0.0	0.0139	0.0	0.0018	0.0	0.0462	0.0	0.0
No log	2.0	214	29.9261	0.0003	0.0014	0.0	0.0	0.0	0.0003	0.0019	0.0114	0.0182	0.0	0.0133	0.0184	0.0013	0.091	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
No log	3.0	321	21.9254	0.0031	0.0095	0.0014	0.0023	0.008	0.003	0.0233	0.0687	0.1387	0.0058	0.0927	0.1278	0.0119	0.3468	0.0007	0.1494	0.0009	0.0281	0.0	0.0308	0.0018	0.1382
No log	4.0	428	17.4624	0.0317	0.0912	0.0132	0.0206	0.0307	0.0303	0.0537	0.1415	0.2005	0.0667	0.1778	0.2273	0.0349	0.3063	0.0077	0.2443	0.0105	0.1442	0.0012	0.0754	0.1044	0.2324
97.4578	5.0	535	16.2654	0.0654	0.1715	0.0386	0.031	0.0647	0.0918	0.1116	0.2112	0.2733	0.0983	0.2249	0.358	0.0664	0.445	0.0501	0.3405	0.0282	0.1335	0.031	0.1692	0.151	0.2782
97.4578	6.0	642	15.4886	0.0997	0.2444	0.0711	0.0568	0.0907	0.1367	0.1635	0.2746	0.3398	0.1459	0.2877	0.4549	0.114	0.4734	0.0637	0.3797	0.0467	0.2299	0.0762	0.2662	0.1982	0.3498
97.4578	7.0	749	15.3647	0.1205	0.3157	0.0659	0.0501	0.1134	0.1725	0.1602	0.2869	0.3296	0.1181	0.2841	0.4334	0.1443	0.3901	0.0689	0.4139	0.1082	0.2714	0.0928	0.2523	0.1882	0.3204
97.4578	8.0	856	15.2431	0.1016	0.2715	0.0558	0.0301	0.0905	0.146	0.1569	0.2829	0.344	0.129	0.2983	0.4391	0.1136	0.4009	0.0707	0.438	0.0902	0.2915	0.0755	0.2923	0.1579	0.2973
97.4578	9.0	963	14.7396	0.1497	0.3629	0.1013	0.0641	0.1617	0.1877	0.1691	0.3051	0.3433	0.2003	0.3204	0.4348	0.1987	0.4293	0.1105	0.3861	0.1467	0.3379	0.1034	0.2462	0.1894	0.3169
27.2963	10.0	1070	14.2373	0.1549	0.3715	0.1124	0.0798	0.163	0.1902	0.192	0.3368	0.4073	0.2642	0.3594	0.5035	0.1891	0.4977	0.1105	0.4646	0.1507	0.3763	0.1091	0.3108	0.2154	0.3871
27.2963	11.0	1177	14.4769	0.1413	0.3176	0.1085	0.0477	0.1304	0.2084	0.1892	0.3246	0.3797	0.195	0.3323	0.4877	0.1858	0.4775	0.1162	0.4532	0.1387	0.3683	0.1182	0.2569	0.1477	0.3427
27.2963	12.0	1284	13.9935	0.1922	0.4287	0.146	0.0793	0.1931	0.2346	0.2099	0.3566	0.4036	0.2114	0.3472	0.5202	0.2718	0.5117	0.1478	0.4392	0.1856	0.3893	0.1322	0.3	0.2236	0.3778
27.2963	13.0	1391	13.7867	0.1745	0.4012	0.1326	0.0796	0.1727	0.2301	0.1965	0.3503	0.4054	0.2274	0.352	0.5241	0.2083	0.5086	0.1234	0.4633	0.2004	0.3924	0.1076	0.2754	0.2327	0.3871
27.2963	14.0	1498	13.7474	0.18	0.3989	0.1445	0.0579	0.1639	0.241	0.1995	0.3449	0.3898	0.2128	0.3156	0.5022	0.1854	0.4761	0.1402	0.4038	0.2065	0.4094	0.1273	0.2692	0.2409	0.3902
24.8642	15.0	1605	13.4012	0.1958	0.4352	0.157	0.0757	0.1788	0.2823	0.2073	0.3522	0.4008	0.212	0.3359	0.5287	0.198	0.5099	0.1506	0.4101	0.2134	0.3933	0.1558	0.2831	0.2611	0.4076
24.8642	16.0	1712	13.3569	0.19	0.4224	0.1454	0.1542	0.2044	0.2407	0.2128	0.3568	0.3989	0.2681	0.3554	0.5058	0.1902	0.4977	0.1678	0.3911	0.225	0.3978	0.1325	0.2923	0.2347	0.4156
24.8642	17.0	1819	13.4929	0.1809	0.3983	0.1353	0.0679	0.1746	0.267	0.2142	0.3496	0.3898	0.2683	0.3211	0.5047	0.2047	0.5185	0.174	0.4329	0.1679	0.321	0.1303	0.2769	0.2276	0.3996
24.8642	18.0	1926	13.4921	0.1789	0.3853	0.1477	0.057	0.1655	0.2511	0.2202	0.3641	0.4147	0.2614	0.349	0.5348	0.2266	0.55	0.1629	0.4759	0.2087	0.3857	0.138	0.2908	0.1584	0.3711
23.551	19.0	2033	13.3617	0.1824	0.3978	0.1471	0.0609	0.1695	0.2607	0.2263	0.388	0.4319	0.2304	0.3643	0.555	0.2282	0.5536	0.1568	0.4886	0.2076	0.4094	0.1415	0.3046	0.1776	0.4031
23.551	20.0	2140	13.3499	0.1834	0.4074	0.1496	0.0734	0.156	0.2478	0.2276	0.3903	0.4373	0.2858	0.3555	0.5568	0.2326	0.5392	0.1721	0.4987	0.2169	0.4237	0.1402	0.3508	0.1553	0.3742
23.551	21.0	2247	13.4009	0.1858	0.3991	0.1394	0.0578	0.1748	0.2553	0.2214	0.375	0.4254	0.1951	0.3547	0.5506	0.2349	0.5473	0.1842	0.4861	0.2227	0.4223	0.1443	0.3185	0.1428	0.3529
23.551	22.0	2354	13.4129	0.1824	0.3995	0.1459	0.0715	0.1394	0.2581	0.2234	0.3735	0.4277	0.2243	0.348	0.5472	0.2425	0.5491	0.1465	0.4949	0.2072	0.417	0.133	0.3015	0.1826	0.376
23.551	23.0	2461	13.4100	0.1902	0.4141	0.1602	0.0641	0.171	0.2609	0.2162	0.3732	0.4327	0.2437	0.368	0.5519	0.2405	0.5644	0.1554	0.5139	0.2313	0.4071	0.1506	0.3185	0.1733	0.3596
23.8193	24.0	2568	13.3091	0.1857	0.4151	0.1452	0.0708	0.1669	0.2486	0.214	0.3653	0.4232	0.2201	0.358	0.5354	0.2348	0.5676	0.145	0.4899	0.2294	0.4004	0.1476	0.2938	0.1717	0.3644
23.8193	25.0	2675	13.2781	0.2006	0.4435	0.1611	0.065	0.1657	0.2624	0.215	0.3741	0.4223	0.1951	0.351	0.5465	0.2609	0.5595	0.1831	0.5025	0.2365	0.3982	0.1364	0.2877	0.1863	0.3636
23.8193	26.0	2782	13.2183	0.1951	0.4333	0.1577	0.063	0.1709	0.2501	0.22	0.3751	0.4286	0.1712	0.3619	0.5411	0.2431	0.5734	0.163	0.4772	0.2165	0.4013	0.1581	0.3215	0.1946	0.3693
23.8193	27.0	2889	13.2704	0.2009	0.4453	0.1559	0.0626	0.1881	0.2605	0.2209	0.3766	0.4293	0.1594	0.371	0.5524	0.2635	0.5721	0.1797	0.5127	0.2159	0.4031	0.159	0.2938	0.1864	0.3649
23.8193	28.0	2996	13.1710	0.2062	0.4625	0.1583	0.0722	0.1803	0.2726	0.2227	0.3843	0.433	0.2041	0.3729	0.5589	0.2826	0.5838	0.1861	0.5101	0.2225	0.3973	0.1413	0.3015	0.1986	0.372
23.7672	29.0	3103	13.1248	0.2038	0.4521	0.1679	0.0703	0.1655	0.2771	0.2255	0.3828	0.4367	0.1904	0.3678	0.5661	0.2629	0.5757	0.1836	0.5241	0.2332	0.4027	0.1466	0.3031	0.1928	0.3778
23.7672	30.0	3210	13.1506	0.2026	0.4492	0.1638	0.0726	0.1655	0.2732	0.2221	0.3782	0.4312	0.1892	0.3446	0.5587	0.2662	0.5721	0.1827	0.519	0.2317	0.3991	0.1477	0.2938	0.1846	0.372

Framework versions

• Transformers 4.42.0.dev0
• Pytorch 2.1.0+cu118
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.19.1