Hugging Face's logo

aghent
/
copiapoasegmentation

Image Segmentation
Transformers
Safetensors
segformer
vision
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Community
aghent commited on
Commit
c9a51d0
•
1 Parent(s): 5dc7f5d

End of training

Browse files
Files changed (4) hide show
  1. README.md +161 -1
  2. config.json +76 -0
  3. model.safetensors +3 -0
  4. training_args.bin +3 -0
README.md CHANGED
@@ -1,3 +1,163 @@
1
  ---
2
- license: apache-2.0
 
 
 
 
 
 
 
 
3
  ---
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
  ---
2
+ license: other
3
+ base_model: nvidia/mit-b0
4
+ tags:
5
+ - vision
6
+ - image-segmentation
7
+ - generated_from_trainer
8
+ model-index:
9
+ - name: copiapoasegmentation
10
+ results: []
11
  ---
12
+
13
+ <!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
14
+ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
15
+
16
+ # copiapoasegmentation
17
+
18
+ This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the aghent/copiapoa-semantic-v2 dataset.
19
+ It achieves the following results on the evaluation set:
20
+ - Loss: 0.1039
21
+ - Mean Iou: 0.0
22
+ - Mean Accuracy: nan
23
+ - Overall Accuracy: nan
24
+ - Accuracy Copiapoa: nan
25
+ - Iou Copiapoa: 0.0
26
+
27
+ ## Model description
28
+
29
+ More information needed
30
+
31
+ ## Intended uses & limitations
32
+
33
+ More information needed
34
+
35
+ ## Training and evaluation data
36
+
37
+ More information needed
38
+
39
+ ## Training procedure
40
+
41
+ ### Training hyperparameters
42
+
43
+ The following hyperparameters were used during training:
44
+ - learning_rate: 0.5
45
+ - train_batch_size: 4
46
+ - eval_batch_size: 4
47
+ - seed: 42
48
+ - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
49
+ - lr_scheduler_type: linear
50
+ - num_epochs: 1
51
+
52
+ ### Training results
53
+
54
+ | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Copiapoa | Iou Copiapoa |
55
+ |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:-----------------:|:------------:|
56
+ | 0.2444 | 0.01 | 20 | 5.0470 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
57
+ | 0.3612 | 0.02 | 40 | 0.8679 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
58
+ | 0.5271 | 0.03 | 60 | 0.8829 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
59
+ | 0.0688 | 0.04 | 80 | 0.1301 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
60
+ | 0.0651 | 0.05 | 100 | 0.1053 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
61
+ | 0.1459 | 0.06 | 120 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
62
+ | 0.1192 | 0.07 | 140 | 0.1044 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
63
+ | 0.1747 | 0.08 | 160 | 0.1068 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
64
+ | 0.0807 | 0.09 | 180 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
65
+ | 0.0701 | 0.1 | 200 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
66
+ | 0.0909 | 0.11 | 220 | 0.1043 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
67
+ | 0.0866 | 0.12 | 240 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
68
+ | 0.1688 | 0.13 | 260 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
69
+ | 0.0664 | 0.14 | 280 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
70
+ | 0.1137 | 0.15 | 300 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
71
+ | 0.1783 | 0.16 | 320 | 0.1044 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
72
+ | 0.1267 | 0.17 | 340 | 0.1049 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
73
+ | 0.0606 | 0.18 | 360 | 0.1086 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
74
+ | 0.0847 | 0.19 | 380 | 0.1065 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
75
+ | 0.0734 | 0.2 | 400 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
76
+ | 0.0302 | 0.21 | 420 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
77
+ | 0.0815 | 0.22 | 440 | 0.1062 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
78
+ | 0.0639 | 0.23 | 460 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
79
+ | 0.1039 | 0.24 | 480 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
80
+ | 0.0703 | 0.25 | 500 | 0.1046 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
81
+ | 0.1696 | 0.26 | 520 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
82
+ | 0.1308 | 0.27 | 540 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
83
+ | 0.0673 | 0.28 | 560 | 0.1070 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
84
+ | 0.1913 | 0.29 | 580 | 0.1048 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
85
+ | 0.0324 | 0.3 | 600 | 0.1043 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
86
+ | 0.1178 | 0.31 | 620 | 0.1053 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
87
+ | 0.0977 | 0.32 | 640 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
88
+ | 0.1711 | 0.33 | 660 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
89
+ | 0.1388 | 0.34 | 680 | 0.1059 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
90
+ | 0.1434 | 0.35 | 700 | 0.1060 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
91
+ | 0.0711 | 0.36 | 720 | 0.1075 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
92
+ | 0.1017 | 0.37 | 740 | 0.1060 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
93
+ | 0.2191 | 0.38 | 760 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
94
+ | 0.0877 | 0.39 | 780 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
95
+ | 0.1571 | 0.4 | 800 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
96
+ | 0.0726 | 0.41 | 820 | 0.1043 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
97
+ | 0.1566 | 0.42 | 840 | 0.1046 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
98
+ | 0.1165 | 0.43 | 860 | 0.1069 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
99
+ | 0.0921 | 0.44 | 880 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
100
+ | 0.1851 | 0.45 | 900 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
101
+ | 0.0553 | 0.46 | 920 | 0.1046 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
102
+ | 0.2055 | 0.47 | 940 | 0.1056 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
103
+ | 0.1784 | 0.48 | 960 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
104
+ | 0.0817 | 0.49 | 980 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
105
+ | 0.0789 | 0.5 | 1000 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
106
+ | 0.1644 | 0.51 | 1020 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
107
+ | 0.3311 | 0.52 | 1040 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
108
+ | 0.1518 | 0.53 | 1060 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
109
+ | 0.0654 | 0.54 | 1080 | 0.1049 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
110
+ | 0.1069 | 0.55 | 1100 | 0.1043 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
111
+ | 0.0489 | 0.56 | 1120 | 0.1044 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
112
+ | 0.126 | 0.57 | 1140 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
113
+ | 0.076 | 0.58 | 1160 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
114
+ | 0.0609 | 0.59 | 1180 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
115
+ | 0.0781 | 0.6 | 1200 | 0.1047 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
116
+ | 0.0471 | 0.61 | 1220 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
117
+ | 0.0806 | 0.62 | 1240 | 0.1048 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
118
+ | 0.0519 | 0.63 | 1260 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
119
+ | 0.0904 | 0.64 | 1280 | 0.1051 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
120
+ | 0.0963 | 0.65 | 1300 | 0.1051 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
121
+ | 0.1206 | 0.66 | 1320 | 0.1053 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
122
+ | 0.1104 | 0.67 | 1340 | 0.1045 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
123
+ | 0.062 | 0.68 | 1360 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
124
+ | 0.0895 | 0.69 | 1380 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
125
+ | 0.1593 | 0.7 | 1400 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
126
+ | 0.0922 | 0.71 | 1420 | 0.1044 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
127
+ | 0.0676 | 0.72 | 1440 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
128
+ | 0.0854 | 0.73 | 1460 | 0.1046 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
129
+ | 0.0498 | 0.74 | 1480 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
130
+ | 0.0677 | 0.75 | 1500 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
131
+ | 0.1298 | 0.76 | 1520 | 0.1049 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
132
+ | 0.1202 | 0.77 | 1540 | 0.1044 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
133
+ | 0.0737 | 0.78 | 1560 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
134
+ | 0.0238 | 0.79 | 1580 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
135
+ | 0.106 | 0.8 | 1600 | 0.1042 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
136
+ | 0.142 | 0.81 | 1620 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
137
+ | 0.0753 | 0.82 | 1640 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
138
+ | 0.157 | 0.83 | 1660 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
139
+ | 0.1181 | 0.84 | 1680 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
140
+ | 0.0758 | 0.85 | 1700 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
141
+ | 0.0966 | 0.86 | 1720 | 0.1041 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
142
+ | 0.1137 | 0.87 | 1740 | 0.1043 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
143
+ | 0.0362 | 0.88 | 1760 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
144
+ | 0.1495 | 0.89 | 1780 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
145
+ | 0.0933 | 0.9 | 1800 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
146
+ | 0.1285 | 0.91 | 1820 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
147
+ | 0.0479 | 0.92 | 1840 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
148
+ | 0.1065 | 0.93 | 1860 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
149
+ | 0.1133 | 0.94 | 1880 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
150
+ | 0.129 | 0.95 | 1900 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
151
+ | 0.2114 | 0.96 | 1920 | 0.1040 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
152
+ | 0.0646 | 0.97 | 1940 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
153
+ | 0.1375 | 0.98 | 1960 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
154
+ | 0.0402 | 0.99 | 1980 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
155
+ | 0.1113 | 1.0 | 2000 | 0.1039 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 |
156
+
157
+
158
+ ### Framework versions
159
+
160
+ - Transformers 4.35.2
161
+ - Pytorch 2.1.0
162
+ - Datasets 2.15.0
163
+ - Tokenizers 0.15.0
config.json ADDED
@@ -0,0 +1,76 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ {
2
+ "_name_or_path": "nvidia/mit-b0",
3
+ "architectures": [
4
+ "SegformerForSemanticSegmentation"
5
+ ],
6
+ "attention_probs_dropout_prob": 0.0,
7
+ "classifier_dropout_prob": 0.1,
8
+ "decoder_hidden_size": 256,
9
+ "depths": [
10
+ 2,
11
+ 2,
12
+ 2,
13
+ 2
14
+ ],
15
+ "downsampling_rates": [
16
+ 1,
17
+ 4,
18
+ 8,
19
+ 16
20
+ ],
21
+ "drop_path_rate": 0.1,
22
+ "hidden_act": "gelu",
23
+ "hidden_dropout_prob": 0.0,
24
+ "hidden_sizes": [
25
+ 32,
26
+ 64,
27
+ 160,
28
+ 256
29
+ ],
30
+ "id2label": {
31
+ "0": "copiapoa"
32
+ },
33
+ "image_size": 224,
34
+ "initializer_range": 0.02,
35
+ "label2id": {
36
+ "copiapoa": 0
37
+ },
38
+ "layer_norm_eps": 1e-06,
39
+ "mlp_ratios": [
40
+ 4,
41
+ 4,
42
+ 4,
43
+ 4
44
+ ],
45
+ "model_type": "segformer",
46
+ "num_attention_heads": [
47
+ 1,
48
+ 2,
49
+ 5,
50
+ 8
51
+ ],
52
+ "num_channels": 3,
53
+ "num_encoder_blocks": 4,
54
+ "patch_sizes": [
55
+ 7,
56
+ 3,
57
+ 3,
58
+ 3
59
+ ],
60
+ "reshape_last_stage": true,
61
+ "semantic_loss_ignore_index": 255,
62
+ "sr_ratios": [
63
+ 8,
64
+ 4,
65
+ 2,
66
+ 1
67
+ ],
68
+ "strides": [
69
+ 4,
70
+ 2,
71
+ 2,
72
+ 2
73
+ ],
74
+ "torch_dtype": "float32",
75
+ "transformers_version": "4.35.2"
76
+ }
model.safetensors ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:9e1dbb310981e630b6f2a92821fcd237e8a65edf78bd6922b2fc93d65c6e2520
3
+ size 14883748
training_args.bin ADDED
@@ -0,0 +1,3 @@
 
 
 
 
1
+ version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:d20f5490dc44d015e51062ccd3adb90cfc79c0a7c68314adbe250fe0b1776fe3
3
+ size 4600