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: 1.6381
• Map: 0.1544
• Map 50: 0.3211
• Map 75: 0.1335
• Map Small: 0.0306
• Map Medium: 0.1213
• Map Large: 0.2305
• Mar 1: 0.1679
• Mar 10: 0.3519
• Mar 100: 0.391
• Mar Small: 0.1517
• Mar Medium: 0.3448
• Mar Large: 0.5355
• Map Coverall: 0.453
• Mar 100 Coverall: 0.6428
• Map Face Shield: 0.0221
• Mar 100 Face Shield: 0.3165
• Map Gloves: 0.0499
• Mar 100 Gloves: 0.342
• Map Goggles: 0.0449
• Mar 100 Goggles: 0.2846
• Map Mask: 0.202
• Mar 100 Mask: 0.3693

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: 48
• 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	18	6.9596	0.0001	0.0005	0.0	0.0	0.0	0.0002	0.002	0.005	0.0144	0.0	0.0095	0.0214	0.0003	0.0599	0.0	0.0	0.0	0.0013	0.0	0.0	0.0001	0.0107
No log	2.0	36	3.3034	0.0011	0.0045	0.0003	0.0011	0.0014	0.0031	0.0048	0.0328	0.0561	0.032	0.0559	0.0517	0.0021	0.1086	0.0	0.0063	0.0002	0.0263	0.0017	0.0508	0.0014	0.0884
No log	3.0	54	2.8530	0.0039	0.0115	0.002	0.0008	0.0014	0.0113	0.0167	0.0698	0.1033	0.0214	0.0651	0.1309	0.0156	0.3122	0.0	0.0101	0.0011	0.0719	0.0002	0.0308	0.0025	0.0916
No log	4.0	72	2.5424	0.0156	0.0329	0.0151	0.0015	0.0092	0.0199	0.0413	0.0949	0.1383	0.0522	0.1064	0.1807	0.0689	0.3369	0.0001	0.0013	0.002	0.1321	0.0005	0.0385	0.0063	0.1827
No log	5.0	90	2.4114	0.0201	0.0454	0.0151	0.0046	0.0166	0.0272	0.0528	0.1104	0.1562	0.0615	0.1094	0.2159	0.079	0.3577	0.0	0.0	0.0043	0.1723	0.0	0.0	0.0172	0.2511
No log	6.0	108	2.2955	0.0352	0.0765	0.0298	0.0072	0.0221	0.0371	0.067	0.1331	0.1811	0.0667	0.1508	0.2155	0.1438	0.4477	0.0	0.0	0.0052	0.1737	0.0052	0.0169	0.0218	0.2671
No log	7.0	126	2.2319	0.0333	0.0741	0.0268	0.0098	0.0259	0.0484	0.0829	0.1645	0.2172	0.0771	0.1655	0.2879	0.1201	0.491	0.0	0.0	0.0103	0.2362	0.0018	0.0585	0.0343	0.3004
No log	8.0	144	2.1602	0.0346	0.0762	0.027	0.0105	0.0319	0.0475	0.0822	0.1698	0.2212	0.0784	0.166	0.2791	0.114	0.5378	0.0012	0.0063	0.0061	0.2027	0.0036	0.0385	0.0482	0.3204
No log	9.0	162	2.1318	0.0365	0.0751	0.0317	0.008	0.0388	0.0493	0.0876	0.1838	0.2341	0.0799	0.1945	0.2747	0.115	0.5775	0.0	0.0	0.0058	0.1929	0.0054	0.0646	0.0562	0.3356
No log	10.0	180	2.0494	0.0454	0.1034	0.0363	0.0132	0.0438	0.0645	0.1057	0.2013	0.2497	0.0892	0.1899	0.36	0.1363	0.5279	0.0001	0.0051	0.0082	0.2491	0.0086	0.0923	0.0736	0.3742
No log	11.0	198	2.0013	0.0505	0.1115	0.0411	0.0108	0.0482	0.0709	0.1015	0.2235	0.269	0.0854	0.2097	0.3776	0.1646	0.5914	0.0005	0.0177	0.0113	0.2562	0.0061	0.1215	0.0699	0.3582
No log	12.0	216	1.9699	0.057	0.1211	0.0445	0.0117	0.0476	0.078	0.0962	0.2212	0.2676	0.0758	0.215	0.3634	0.1992	0.6122	0.0004	0.0127	0.0093	0.2527	0.006	0.1169	0.0702	0.3436
No log	13.0	234	1.9105	0.0722	0.1588	0.06	0.0183	0.0591	0.1058	0.1318	0.2622	0.3075	0.1026	0.2644	0.4241	0.2304	0.6252	0.0018	0.062	0.0125	0.2848	0.0221	0.1862	0.0942	0.3791
No log	14.0	252	1.8849	0.0859	0.1809	0.0771	0.0189	0.0681	0.1184	0.1271	0.2626	0.3093	0.1056	0.265	0.4173	0.2761	0.632	0.0044	0.0962	0.0153	0.2835	0.0203	0.1615	0.1136	0.3733
No log	15.0	270	1.8380	0.0968	0.2026	0.0867	0.0139	0.0679	0.1375	0.1275	0.2733	0.3172	0.1078	0.2588	0.4298	0.3325	0.645	0.0111	0.1367	0.0173	0.3022	0.0124	0.1369	0.1108	0.3653
No log	16.0	288	1.8123	0.1153	0.2438	0.101	0.0254	0.0862	0.1513	0.14	0.2974	0.3346	0.1297	0.2825	0.443	0.3832	0.6392	0.0256	0.2114	0.0192	0.3125	0.0221	0.16	0.1265	0.3498
No log	17.0	306	1.7964	0.1199	0.2621	0.1026	0.0219	0.094	0.1591	0.1306	0.2957	0.3384	0.1264	0.2885	0.454	0.3926	0.6374	0.0236	0.1987	0.0221	0.3152	0.0271	0.2062	0.1343	0.3347
No log	18.0	324	1.7520	0.1294	0.2814	0.1075	0.0242	0.1067	0.1774	0.1399	0.319	0.3555	0.138	0.3067	0.4831	0.4066	0.6541	0.0262	0.2165	0.0302	0.3263	0.0286	0.2246	0.1555	0.356
No log	19.0	342	1.7232	0.1373	0.2907	0.1166	0.0273	0.1082	0.1956	0.1483	0.3258	0.3608	0.1471	0.3052	0.5008	0.4284	0.645	0.016	0.2266	0.0355	0.3402	0.0305	0.2292	0.1764	0.3631
No log	20.0	360	1.7113	0.1395	0.3024	0.1141	0.0301	0.1092	0.2093	0.1525	0.3247	0.3575	0.1575	0.3006	0.4969	0.4258	0.6293	0.0225	0.2418	0.0372	0.3366	0.0254	0.2277	0.1869	0.352
No log	21.0	378	1.6864	0.1447	0.3079	0.1238	0.0295	0.1154	0.2157	0.1598	0.342	0.374	0.1575	0.3211	0.5222	0.4284	0.6437	0.0231	0.2671	0.045	0.3384	0.0349	0.2615	0.1923	0.3591
No log	22.0	396	1.6746	0.1495	0.3155	0.1282	0.03	0.115	0.2223	0.169	0.3466	0.379	0.1673	0.3227	0.5279	0.4376	0.6464	0.0258	0.2759	0.0458	0.3362	0.0436	0.2677	0.1946	0.3689
No log	23.0	414	1.6604	0.1499	0.311	0.1336	0.0313	0.1178	0.2233	0.161	0.3479	0.3836	0.1599	0.3352	0.5265	0.4435	0.6486	0.0246	0.3013	0.0458	0.3339	0.0411	0.2677	0.1944	0.3662
No log	24.0	432	1.6552	0.1508	0.3167	0.1301	0.0284	0.1209	0.2256	0.1645	0.3503	0.389	0.1621	0.342	0.533	0.4469	0.6446	0.0229	0.3025	0.046	0.3429	0.0399	0.2846	0.1985	0.3702
No log	25.0	450	1.6465	0.1506	0.3124	0.13	0.0287	0.1185	0.2266	0.1611	0.3505	0.3869	0.1588	0.339	0.5355	0.4472	0.6446	0.0209	0.2962	0.0473	0.342	0.0404	0.2831	0.1974	0.3684
No log	26.0	468	1.6419	0.1526	0.3209	0.1298	0.0283	0.1197	0.2258	0.1625	0.3453	0.3854	0.1545	0.338	0.5263	0.4531	0.6428	0.022	0.2911	0.0467	0.3438	0.0441	0.2785	0.197	0.3707
No log	27.0	486	1.6383	0.1546	0.3235	0.1354	0.0288	0.1247	0.2274	0.164	0.3475	0.3872	0.1546	0.3396	0.5312	0.4539	0.645	0.0216	0.2975	0.0493	0.3438	0.048	0.2815	0.2004	0.3684
3.1149	28.0	504	1.6393	0.1544	0.3208	0.1328	0.0306	0.1218	0.2298	0.1668	0.3518	0.3902	0.1524	0.3423	0.5368	0.4535	0.6414	0.0222	0.3114	0.0496	0.3429	0.045	0.2862	0.2015	0.3693
3.1149	29.0	522	1.6383	0.1544	0.3221	0.1332	0.0308	0.1218	0.2306	0.167	0.3515	0.3909	0.1517	0.3436	0.536	0.4533	0.6428	0.0219	0.3152	0.05	0.342	0.0449	0.2846	0.2021	0.3698
3.1149	30.0	540	1.6381	0.1544	0.3211	0.1335	0.0306	0.1213	0.2305	0.1679	0.3519	0.391	0.1517	0.3448	0.5355	0.453	0.6428	0.0221	0.3165	0.0499	0.342	0.0449	0.2846	0.202	0.3693

Framework versions

• Transformers 4.44.2
• Pytorch 2.4.0+cu121
• Datasets 2.21.0
• Tokenizers 0.19.1