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: 1.3461
• Map: 0.2811
• Map 50: 0.561
• Map 75: 0.239
• Map Small: 0.0945
• Map Medium: 0.2317
• Map Large: 0.419
• Mar 1: 0.2736
• Mar 10: 0.4208
• Mar 100: 0.4388
• Mar Small: 0.2191
• Mar Medium: 0.3871
• Mar Large: 0.598
• Map Coverall: 0.5394
• Mar 100 Coverall: 0.6554
• Map Face Shield: 0.2284
• Mar 100 Face Shield: 0.4405
• Map Gloves: 0.1791
• Mar 100 Gloves: 0.3598
• Map Goggles: 0.1786
• Mar 100 Goggles: 0.3354
• Map Mask: 0.2802
• Mar 100 Mask: 0.4027

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	107	2.4496	0.0083	0.0289	0.0024	0.0047	0.01	0.0114	0.019	0.0813	0.1191	0.0915	0.1324	0.1166	0.0124	0.136	0.0099	0.1278	0.0067	0.1192	0.0	0.0	0.0124	0.2124
No log	2.0	214	2.2684	0.0299	0.0782	0.0173	0.0074	0.0189	0.0401	0.0639	0.1661	0.1995	0.0976	0.1604	0.2428	0.0954	0.391	0.0145	0.1772	0.0077	0.1871	0.0	0.0	0.0322	0.2422
No log	3.0	321	2.0298	0.0535	0.1159	0.0446	0.0097	0.0477	0.0618	0.0981	0.2257	0.268	0.133	0.2193	0.3214	0.1778	0.5667	0.0256	0.2215	0.0099	0.2138	0.0008	0.0323	0.0533	0.3058
No log	4.0	428	1.8945	0.0859	0.1853	0.0702	0.0334	0.0778	0.0961	0.1189	0.293	0.3341	0.1919	0.2761	0.4265	0.2585	0.6189	0.049	0.3177	0.0166	0.2567	0.0041	0.1538	0.1011	0.3231
3.4087	5.0	535	1.8465	0.0983	0.2227	0.0737	0.031	0.0773	0.1063	0.1557	0.308	0.3463	0.1614	0.2826	0.486	0.3287	0.6045	0.0574	0.3468	0.036	0.2786	0.0086	0.2369	0.061	0.2644
3.4087	6.0	642	1.7933	0.1135	0.2609	0.0872	0.029	0.0843	0.1564	0.1418	0.3147	0.3511	0.1587	0.2775	0.5219	0.382	0.6018	0.0429	0.3215	0.0267	0.2728	0.011	0.2169	0.1048	0.3427
3.4087	7.0	749	1.7358	0.128	0.2893	0.1046	0.0681	0.1009	0.1695	0.1657	0.3336	0.371	0.202	0.3124	0.5316	0.3881	0.5892	0.0586	0.3747	0.0395	0.3089	0.0332	0.2569	0.1203	0.3253
3.4087	8.0	856	1.6967	0.1554	0.346	0.1184	0.0488	0.1298	0.2155	0.1863	0.3443	0.372	0.1588	0.3188	0.5313	0.4219	0.5959	0.0906	0.3658	0.0653	0.3058	0.0395	0.2569	0.1595	0.3356
3.4087	9.0	963	1.6399	0.1636	0.3504	0.1231	0.0682	0.139	0.2298	0.1889	0.3603	0.3918	0.2191	0.3224	0.5498	0.418	0.5883	0.0996	0.4038	0.0647	0.3232	0.0303	0.2708	0.2056	0.3729
1.5778	10.0	1070	1.5569	0.1838	0.3943	0.143	0.0643	0.1485	0.2628	0.2179	0.3785	0.3994	0.2143	0.3385	0.5573	0.4564	0.6185	0.1166	0.3899	0.091	0.3165	0.0554	0.3108	0.1994	0.3613
1.5778	11.0	1177	1.5197	0.1939	0.4116	0.1664	0.081	0.1464	0.2871	0.2228	0.3794	0.4032	0.1872	0.3522	0.5597	0.4738	0.6203	0.1204	0.4089	0.0977	0.3058	0.0806	0.3231	0.197	0.3582
1.5778	12.0	1284	1.4805	0.2164	0.466	0.1818	0.0903	0.1561	0.3301	0.2355	0.3812	0.4044	0.1933	0.3425	0.5688	0.4865	0.6279	0.1528	0.4418	0.122	0.321	0.0801	0.28	0.2405	0.3511
1.5778	13.0	1391	1.4775	0.216	0.4679	0.1811	0.096	0.1596	0.3276	0.2327	0.3889	0.4121	0.2207	0.3467	0.5831	0.4643	0.6054	0.1596	0.438	0.1273	0.3299	0.0984	0.3231	0.2303	0.364
1.5778	14.0	1498	1.4550	0.2185	0.4864	0.16	0.0813	0.1483	0.3481	0.2396	0.3863	0.409	0.2272	0.3341	0.5899	0.4974	0.6428	0.1488	0.4203	0.143	0.325	0.0954	0.2985	0.2082	0.3587
1.3087	15.0	1605	1.4381	0.2388	0.4949	0.2116	0.0844	0.184	0.3583	0.2521	0.3961	0.4194	0.1964	0.3474	0.5867	0.5148	0.6432	0.1774	0.4228	0.1375	0.3152	0.1241	0.3385	0.2401	0.3773
1.3087	16.0	1712	1.4094	0.2482	0.5241	0.2015	0.0931	0.1922	0.3754	0.2535	0.4039	0.4216	0.2291	0.3709	0.576	0.5054	0.6419	0.1876	0.4114	0.1622	0.3393	0.1283	0.3338	0.2578	0.3818
1.3087	17.0	1819	1.4044	0.2528	0.5311	0.2088	0.096	0.2052	0.3609	0.2595	0.4056	0.4228	0.223	0.3795	0.5587	0.516	0.6396	0.2009	0.4177	0.1449	0.3384	0.143	0.3354	0.2593	0.3831
1.3087	18.0	1926	1.3968	0.2581	0.5282	0.2107	0.101	0.2083	0.3787	0.2659	0.4174	0.4363	0.2289	0.3908	0.5821	0.5132	0.6387	0.213	0.4797	0.1584	0.3371	0.1375	0.3431	0.2682	0.3827
1.1363	19.0	2033	1.3735	0.2592	0.5349	0.2235	0.0869	0.2076	0.3936	0.2661	0.4127	0.4335	0.2159	0.3829	0.5907	0.5222	0.6414	0.2115	0.4468	0.1608	0.3549	0.1408	0.3431	0.2609	0.3813
1.1363	20.0	2140	1.3686	0.266	0.5447	0.2204	0.0897	0.2138	0.3875	0.268	0.4117	0.4326	0.2102	0.3875	0.5781	0.5323	0.6446	0.1933	0.4418	0.1727	0.3558	0.1537	0.3246	0.278	0.396
1.1363	21.0	2247	1.3672	0.2659	0.5446	0.2266	0.0859	0.2198	0.3884	0.2687	0.4164	0.4339	0.2135	0.3914	0.5779	0.5341	0.6505	0.1966	0.419	0.1624	0.3513	0.1698	0.3554	0.2668	0.3933
1.1363	22.0	2354	1.3658	0.2731	0.5472	0.2303	0.095	0.2174	0.4119	0.27	0.4179	0.4383	0.202	0.3904	0.5994	0.5311	0.6473	0.2131	0.4494	0.179	0.3545	0.1672	0.3492	0.2754	0.3911
1.1363	23.0	2461	1.3644	0.2692	0.5458	0.228	0.0937	0.2188	0.4008	0.2681	0.4205	0.4394	0.2104	0.3876	0.6031	0.534	0.6518	0.2028	0.4418	0.175	0.3594	0.1635	0.3477	0.2708	0.3964
1.0307	24.0	2568	1.3586	0.269	0.5419	0.2327	0.0933	0.2161	0.4067	0.2699	0.4208	0.439	0.2168	0.392	0.5983	0.5384	0.6527	0.2045	0.443	0.1728	0.3536	0.1581	0.3508	0.2709	0.3951
1.0307	25.0	2675	1.3503	0.2788	0.5573	0.239	0.0992	0.2301	0.4157	0.273	0.4225	0.4416	0.2261	0.388	0.6083	0.5361	0.6581	0.2253	0.4519	0.1805	0.3634	0.1742	0.3338	0.2779	0.4009
1.0307	26.0	2782	1.3441	0.2803	0.5605	0.2394	0.0922	0.2291	0.4206	0.2702	0.4213	0.4406	0.2174	0.387	0.6034	0.5392	0.6604	0.2319	0.4481	0.1831	0.3634	0.1761	0.3369	0.2711	0.3942
1.0307	27.0	2889	1.3461	0.2811	0.5603	0.2465	0.0939	0.23	0.4185	0.2741	0.4231	0.4418	0.2217	0.3879	0.6041	0.537	0.6545	0.2329	0.4506	0.181	0.3638	0.1792	0.3385	0.2753	0.4013
1.0307	28.0	2996	1.3462	0.2799	0.5611	0.2378	0.0943	0.231	0.4151	0.2732	0.4211	0.4392	0.2194	0.3863	0.5988	0.5376	0.655	0.2291	0.4456	0.179	0.3616	0.176	0.3323	0.2775	0.4013
0.9602	29.0	3103	1.3458	0.2811	0.5599	0.2393	0.094	0.2311	0.4197	0.2734	0.4208	0.4385	0.2191	0.3862	0.5986	0.5393	0.6559	0.2282	0.4405	0.1785	0.3594	0.1788	0.3338	0.2806	0.4031
0.9602	30.0	3210	1.3461	0.2811	0.561	0.239	0.0945	0.2317	0.419	0.2736	0.4208	0.4388	0.2191	0.3871	0.598	0.5394	0.6554	0.2284	0.4405	0.1791	0.3598	0.1786	0.3354	0.2802	0.4027

Framework versions

• Transformers 4.41.2
• Pytorch 2.3.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1