End of training

77837db verified 5 months ago

11.8 kB

	---
	license: other
	base_model: facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instance
	tags:
	- image-segmentation
	- instance-segmentation
	- vision
	- generated_from_trainer
	model-index:
	- name: finetune-instance-segmentation-ade20k-mini-mask2former-v1
	results: []
	---

	<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
	should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

	[<img src="https://raw.githubusercontent.com/wandb/assets/main/wandb-github-badge-28.svg" alt="Visualize in Weights & Biases" width="200" height="32"/>](https://wandb.ai/qubvel-hf-co/huggingface/runs/tpf8jz7h)
	# finetune-instance-segmentation-ade20k-mini-mask2former-v1

	This model is a fine-tuned version of [facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instance](https://huggingface.co/facebook/mask2former-swin-tiny-coco-instance) on the qubvel-hf/ade20k-mini dataset.
	It achieves the following results on the evaluation set:
	- Loss: 27.5494
	- Map: 0.2315
	- Map 50: 0.4495
	- Map 75: 0.2185
	- Map Small: 0.1535
	- Map Medium: 0.6606
	- Map Large: 0.8161
	- Mar 1: 0.0981
	- Mar 10: 0.2576
	- Mar 100: 0.3
	- Mar Small: 0.2272
	- Mar Medium: 0.7189
	- Mar Large: 0.8618
	- Map Person: 0.1626
	- Mar 100 Person: 0.2224
	- Map Car: 0.3003
	- Mar 100 Car: 0.3776

	## 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: 1e-05
	- train_batch_size: 8
	- eval_batch_size: 8
	- seed: 42
	- gradient_accumulation_steps: 2
	- total_train_batch_size: 16
	- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
	- lr_scheduler_type: constant
	- num_epochs: 40.0
	- mixed_precision_training: Native AMP

	### 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 Person \| Mar 100 Person \| Map Car \| Mar 100 Car \|
	\|:-------------:\|:-----:\|:----:\|:---------------:\|:------:\|:------:\|:------:\|:---------:\|:----------:\|:---------:\|:------:\|:------:\|:-------:\|:---------:\|:----------:\|:---------:\|:----------:\|:--------------:\|:-------:\|:-----------:\|
	\| 36.7831 \| 1.0 \| 100 \| 33.2768 \| 0.1838 \| 0.3677 \| 0.174 \| 0.1175 \| 0.6012 \| 0.7974 \| 0.0884 \| 0.2431 \| 0.284 \| 0.2104 \| 0.7053 \| 0.8712 \| 0.1175 \| 0.2014 \| 0.25 \| 0.3665 \|
	\| 30.2324 \| 2.0 \| 200 \| 30.8268 \| 0.198 \| 0.4007 \| 0.1831 \| 0.1321 \| 0.6183 \| 0.8028 \| 0.0916 \| 0.25 \| 0.2885 \| 0.2151 \| 0.7125 \| 0.8354 \| 0.1331 \| 0.2079 \| 0.263 \| 0.3691 \|
	\| 28.4136 \| 3.0 \| 300 \| 29.8261 \| 0.2036 \| 0.416 \| 0.1849 \| 0.1337 \| 0.6332 \| 0.7969 \| 0.0934 \| 0.2472 \| 0.2905 \| 0.2169 \| 0.7162 \| 0.8323 \| 0.1381 \| 0.2112 \| 0.269 \| 0.3697 \|
	\| 27.5659 \| 4.0 \| 400 \| 29.2926 \| 0.2101 \| 0.4176 \| 0.1918 \| 0.1371 \| 0.6352 \| 0.8051 \| 0.094 \| 0.25 \| 0.2884 \| 0.2143 \| 0.7174 \| 0.8354 \| 0.1456 \| 0.2107 \| 0.2745 \| 0.3661 \|
	\| 26.9971 \| 5.0 \| 500 \| 28.8044 \| 0.213 \| 0.4209 \| 0.2016 \| 0.1379 \| 0.6419 \| 0.8094 \| 0.093 \| 0.2499 \| 0.2894 \| 0.2148 \| 0.7207 \| 0.8441 \| 0.1475 \| 0.2096 \| 0.2785 \| 0.3692 \|
	\| 26.42 \| 6.0 \| 600 \| 28.4848 \| 0.2196 \| 0.4224 \| 0.2062 \| 0.1426 \| 0.647 \| 0.8046 \| 0.0944 \| 0.2523 \| 0.2925 \| 0.2188 \| 0.7196 \| 0.8354 \| 0.15 \| 0.2106 \| 0.2892 \| 0.3745 \|
	\| 25.9065 \| 7.0 \| 700 \| 28.2601 \| 0.2212 \| 0.4261 \| 0.207 \| 0.1444 \| 0.6442 \| 0.8049 \| 0.0943 \| 0.2527 \| 0.2902 \| 0.2176 \| 0.7103 \| 0.8323 \| 0.153 \| 0.2102 \| 0.2893 \| 0.3703 \|
	\| 25.6766 \| 8.0 \| 800 \| 28.2581 \| 0.2209 \| 0.4276 \| 0.2076 \| 0.1434 \| 0.6485 \| 0.8201 \| 0.0943 \| 0.2532 \| 0.294 \| 0.2197 \| 0.7212 \| 0.8681 \| 0.1532 \| 0.2122 \| 0.2885 \| 0.3758 \|
	\| 25.3111 \| 9.0 \| 900 \| 27.8623 \| 0.2234 \| 0.4318 \| 0.2163 \| 0.1451 \| 0.649 \| 0.8252 \| 0.0951 \| 0.2519 \| 0.2953 \| 0.2212 \| 0.721 \| 0.8649 \| 0.1561 \| 0.2148 \| 0.2907 \| 0.3757 \|
	\| 24.9424 \| 10.0 \| 1000 \| 27.8925 \| 0.2256 \| 0.4367 \| 0.2129 \| 0.1479 \| 0.6476 \| 0.8314 \| 0.0953 \| 0.2556 \| 0.2973 \| 0.2244 \| 0.7159 \| 0.8712 \| 0.1588 \| 0.2153 \| 0.2923 \| 0.3793 \|
	\| 24.6502 \| 11.0 \| 1100 \| 27.7524 \| 0.2254 \| 0.441 \| 0.2163 \| 0.1486 \| 0.6468 \| 0.8186 \| 0.0952 \| 0.2556 \| 0.2963 \| 0.2231 \| 0.7167 \| 0.8681 \| 0.1578 \| 0.2153 \| 0.2929 \| 0.3772 \|
	\| 24.5278 \| 12.0 \| 1200 \| 27.7122 \| 0.2252 \| 0.4349 \| 0.2167 \| 0.1473 \| 0.6462 \| 0.8237 \| 0.0927 \| 0.2549 \| 0.2979 \| 0.2251 \| 0.7162 \| 0.8649 \| 0.1583 \| 0.2165 \| 0.2921 \| 0.3793 \|
	\| 24.3514 \| 13.0 \| 1300 \| 27.5382 \| 0.224 \| 0.4345 \| 0.2156 \| 0.1459 \| 0.6554 \| 0.8324 \| 0.0958 \| 0.2554 \| 0.2988 \| 0.2251 \| 0.722 \| 0.8806 \| 0.1583 \| 0.2191 \| 0.2897 \| 0.3785 \|
	\| 24.3422 \| 14.0 \| 1400 \| 27.5665 \| 0.226 \| 0.4374 \| 0.2172 \| 0.1488 \| 0.6505 \| 0.8059 \| 0.0974 \| 0.2551 \| 0.2964 \| 0.2241 \| 0.7141 \| 0.8434 \| 0.1592 \| 0.2158 \| 0.2928 \| 0.377 \|
	\| 23.9768 \| 15.0 \| 1500 \| 27.7770 \| 0.2281 \| 0.4379 \| 0.2215 \| 0.1499 \| 0.6553 \| 0.8188 \| 0.096 \| 0.2553 \| 0.2978 \| 0.2244 \| 0.72 \| 0.8632 \| 0.1599 \| 0.2163 \| 0.2963 \| 0.3793 \|
	\| 23.7005 \| 16.0 \| 1600 \| 27.5535 \| 0.227 \| 0.4392 \| 0.2167 \| 0.1485 \| 0.6509 \| 0.8165 \| 0.0965 \| 0.255 \| 0.2972 \| 0.2241 \| 0.7175 \| 0.8656 \| 0.1608 \| 0.2164 \| 0.2932 \| 0.3779 \|
	\| 23.579 \| 17.0 \| 1700 \| 27.4894 \| 0.2286 \| 0.44 \| 0.2209 \| 0.1511 \| 0.6488 \| 0.8152 \| 0.097 \| 0.2583 \| 0.2965 \| 0.2243 \| 0.7113 \| 0.8601 \| 0.162 \| 0.2144 \| 0.2952 \| 0.3785 \|
	\| 23.5004 \| 18.0 \| 1800 \| 27.2188 \| 0.2274 \| 0.4374 \| 0.216 \| 0.1498 \| 0.6512 \| 0.7954 \| 0.0962 \| 0.2562 \| 0.2969 \| 0.2251 \| 0.712 \| 0.8323 \| 0.1614 \| 0.215 \| 0.2933 \| 0.3788 \|
	\| 23.1744 \| 19.0 \| 1900 \| 27.3523 \| 0.2286 \| 0.4391 \| 0.2166 \| 0.1494 \| 0.6559 \| 0.8203 \| 0.0962 \| 0.2565 \| 0.2998 \| 0.2274 \| 0.7156 \| 0.8656 \| 0.1602 \| 0.2174 \| 0.297 \| 0.3821 \|
	\| 23.1884 \| 20.0 \| 2000 \| 27.1185 \| 0.2304 \| 0.4395 \| 0.2204 \| 0.1521 \| 0.6533 \| 0.8004 \| 0.0968 \| 0.2558 \| 0.299 \| 0.2273 \| 0.7131 \| 0.8347 \| 0.1611 \| 0.217 \| 0.2998 \| 0.3809 \|
	\| 22.9136 \| 21.0 \| 2100 \| 27.4296 \| 0.2301 \| 0.4386 \| 0.2197 \| 0.1518 \| 0.6545 \| 0.8185 \| 0.0968 \| 0.2552 \| 0.2979 \| 0.2256 \| 0.7123 \| 0.8712 \| 0.1609 \| 0.2179 \| 0.2992 \| 0.3778 \|
	\| 22.6863 \| 22.0 \| 2200 \| 26.9978 \| 0.2309 \| 0.444 \| 0.2196 \| 0.1519 \| 0.657 \| 0.7955 \| 0.0976 \| 0.2543 \| 0.2982 \| 0.2264 \| 0.714 \| 0.8316 \| 0.1624 \| 0.2181 \| 0.2994 \| 0.3784 \|
	\| 22.7741 \| 23.0 \| 2300 \| 27.0703 \| 0.23 \| 0.4436 \| 0.2183 \| 0.1519 \| 0.6508 \| 0.8029 \| 0.0966 \| 0.2562 \| 0.3001 \| 0.229 \| 0.7106 \| 0.8434 \| 0.162 \| 0.218 \| 0.2979 \| 0.3823 \|
	\| 22.4779 \| 24.0 \| 2400 \| 27.0394 \| 0.2335 \| 0.4521 \| 0.2252 \| 0.1552 \| 0.656 \| 0.8318 \| 0.0962 \| 0.2598 \| 0.3026 \| 0.231 \| 0.7143 \| 0.8601 \| 0.1624 \| 0.2187 \| 0.3045 \| 0.3865 \|
	\| 22.357 \| 25.0 \| 2500 \| 27.1483 \| 0.2304 \| 0.4456 \| 0.2189 \| 0.1517 \| 0.6586 \| 0.8065 \| 0.0967 \| 0.2554 \| 0.2996 \| 0.2278 \| 0.7143 \| 0.8378 \| 0.162 \| 0.2187 \| 0.2989 \| 0.3805 \|
	\| 22.3167 \| 26.0 \| 2600 \| 27.3299 \| 0.232 \| 0.4438 \| 0.2193 \| 0.1534 \| 0.6572 \| 0.8221 \| 0.0977 \| 0.2564 \| 0.2989 \| 0.2267 \| 0.7134 \| 0.8681 \| 0.1624 \| 0.2176 \| 0.3016 \| 0.3802 \|
	\| 22.0958 \| 27.0 \| 2700 \| 27.2571 \| 0.232 \| 0.4438 \| 0.2171 \| 0.1535 \| 0.6539 \| 0.8268 \| 0.0974 \| 0.2591 \| 0.2986 \| 0.226 \| 0.7153 \| 0.8774 \| 0.1622 \| 0.2185 \| 0.3018 \| 0.3788 \|
	\| 22.0902 \| 28.0 \| 2800 \| 27.5156 \| 0.2315 \| 0.4482 \| 0.2177 \| 0.1539 \| 0.6566 \| 0.8265 \| 0.0978 \| 0.2583 \| 0.3021 \| 0.23 \| 0.716 \| 0.8719 \| 0.1626 \| 0.22 \| 0.3004 \| 0.3842 \|
	\| 21.9943 \| 29.0 \| 2900 \| 27.0142 \| 0.2288 \| 0.4449 \| 0.2155 \| 0.1511 \| 0.6536 \| 0.8176 \| 0.097 \| 0.2557 \| 0.2984 \| 0.2257 \| 0.7169 \| 0.8569 \| 0.1616 \| 0.2202 \| 0.2961 \| 0.3766 \|
	\| 21.8843 \| 30.0 \| 3000 \| 27.1738 \| 0.2314 \| 0.4456 \| 0.2192 \| 0.1534 \| 0.6557 \| 0.8263 \| 0.0973 \| 0.2587 \| 0.3026 \| 0.23 \| 0.7204 \| 0.8625 \| 0.1629 \| 0.2203 \| 0.2999 \| 0.3848 \|
	\| 21.8635 \| 31.0 \| 3100 \| 27.0658 \| 0.2316 \| 0.4461 \| 0.22 \| 0.1534 \| 0.6582 \| 0.8166 \| 0.0987 \| 0.2581 \| 0.3013 \| 0.2292 \| 0.7156 \| 0.8625 \| 0.163 \| 0.2188 \| 0.3003 \| 0.3838 \|
	\| 21.473 \| 32.0 \| 3200 \| 27.1354 \| 0.2323 \| 0.4493 \| 0.219 \| 0.1545 \| 0.6569 \| 0.8077 \| 0.0966 \| 0.259 \| 0.3024 \| 0.2305 \| 0.7172 \| 0.8507 \| 0.1619 \| 0.2182 \| 0.3026 \| 0.3866 \|
	\| 21.6879 \| 33.0 \| 3300 \| 26.9810 \| 0.2306 \| 0.4461 \| 0.2178 \| 0.1533 \| 0.6572 \| 0.8095 \| 0.0983 \| 0.2581 \| 0.3004 \| 0.2285 \| 0.7146 \| 0.8476 \| 0.1624 \| 0.2194 \| 0.2989 \| 0.3814 \|
	\| 21.3771 \| 34.0 \| 3400 \| 27.5323 \| 0.23 \| 0.4476 \| 0.2149 \| 0.1536 \| 0.6593 \| 0.8185 \| 0.0968 \| 0.2577 \| 0.2996 \| 0.2265 \| 0.7204 \| 0.8618 \| 0.162 \| 0.2212 \| 0.298 \| 0.3781 \|
	\| 21.2772 \| 35.0 \| 3500 \| 27.1451 \| 0.2327 \| 0.4465 \| 0.2172 \| 0.1544 \| 0.6641 \| 0.8195 \| 0.0988 \| 0.2597 \| 0.3028 \| 0.2294 \| 0.7262 \| 0.8594 \| 0.1616 \| 0.221 \| 0.3038 \| 0.3847 \|
	\| 21.3682 \| 36.0 \| 3600 \| 27.4698 \| 0.2334 \| 0.4503 \| 0.2184 \| 0.155 \| 0.6608 \| 0.8088 \| 0.0985 \| 0.2574 \| 0.3013 \| 0.2292 \| 0.7164 \| 0.8594 \| 0.1657 \| 0.223 \| 0.3011 \| 0.3797 \|
	\| 21.0417 \| 37.0 \| 3700 \| 27.2499 \| 0.2354 \| 0.4523 \| 0.2211 \| 0.1569 \| 0.6643 \| 0.8224 \| 0.0998 \| 0.2604 \| 0.3037 \| 0.2307 \| 0.7243 \| 0.8562 \| 0.1654 \| 0.2209 \| 0.3054 \| 0.3865 \|
	\| 21.0664 \| 38.0 \| 3800 \| 27.3426 \| 0.2304 \| 0.4437 \| 0.2159 \| 0.1516 \| 0.6568 \| 0.8071 \| 0.0986 \| 0.2566 \| 0.2993 \| 0.227 \| 0.7164 \| 0.8451 \| 0.1641 \| 0.2198 \| 0.2967 \| 0.3788 \|
	\| 21.0042 \| 39.0 \| 3900 \| 27.7720 \| 0.2315 \| 0.4449 \| 0.2182 \| 0.1528 \| 0.6611 \| 0.8214 \| 0.0994 \| 0.2594 \| 0.2994 \| 0.2265 \| 0.7191 \| 0.8594 \| 0.1604 \| 0.2161 \| 0.3026 \| 0.3827 \|
	\| 20.8548 \| 40.0 \| 4000 \| 27.5494 \| 0.2315 \| 0.4495 \| 0.2185 \| 0.1535 \| 0.6606 \| 0.8161 \| 0.0981 \| 0.2576 \| 0.3 \| 0.2272 \| 0.7189 \| 0.8618 \| 0.1626 \| 0.2224 \| 0.3003 \| 0.3776 \|


	### Framework versions

	- Transformers 4.42.0.dev0
	- Pytorch 1.13.0+cu117
	- Datasets 2.18.0
	- Tokenizers 0.19.1