Hugging Face's logo

KIRANKALLA
/
detr_finetuned_cppe5

Object Detection
Transformers
TensorBoard
Safetensors
conditional_detr
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
detr_finetuned_cppe5 / README.md
KIRANKALLA's picture
KIRANKALLA
End of training
7524cb2 verified
preview code
|
raw
history blame contribute delete
12.6 kB
metadata
license: apache-2.0
base_model: microsoft/conditional-detr-resnet-50
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: detr_finetuned_cppe5
    results: []

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: 1.2111
  • Map: 0.321
  • Map 50: 0.5918
  • Map 75: 0.3184
  • Map Small: 0.0907
  • Map Medium: 0.2843
  • Map Large: 0.5134
  • Mar 1: 0.3198
  • Mar 10: 0.4825
  • Mar 100: 0.5039
  • Mar Small: 0.2107
  • Mar Medium: 0.4607
  • Mar Large: 0.7011
  • Map Coverall: 0.6194
  • Mar 100 Coverall: 0.7227
  • Map Face Shield: 0.3136
  • Mar 100 Face Shield: 0.5069
  • Map Gloves: 0.2044
  • Mar 100 Gloves: 0.3771
  • Map Goggles: 0.1251
  • Mar 100 Goggles: 0.4545
  • Map Mask: 0.3424
  • Mar 100 Mask: 0.4585

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 2.3407 0.0426 0.0978 0.0326 0.0074 0.0354 0.0395 0.0973 0.2336 0.2754 0.0681 0.227 0.2954 0.1332 0.4977 0.0115 0.2514 0.0099 0.2297 0.0067 0.0523 0.0518 0.3462
No log 2.0 214 2.0573 0.0833 0.1634 0.0709 0.0181 0.0454 0.0882 0.1315 0.268 0.3119 0.1127 0.2675 0.3681 0.3125 0.639 0.0058 0.1472 0.0167 0.2656 0.0176 0.15 0.0637 0.3579
No log 3.0 321 1.8604 0.1146 0.2275 0.0986 0.0195 0.0708 0.1337 0.1584 0.3363 0.3769 0.1369 0.2901 0.4995 0.3902 0.6802 0.0154 0.2514 0.0284 0.2891 0.0073 0.2545 0.1319 0.4092
No log 4.0 428 1.7289 0.1378 0.2881 0.1121 0.0253 0.0842 0.1814 0.1651 0.3436 0.3859 0.1215 0.3017 0.5579 0.4459 0.6605 0.0237 0.3333 0.0459 0.2958 0.0152 0.2545 0.1581 0.3851
3.3191 5.0 535 1.6097 0.1723 0.3541 0.1494 0.0463 0.1274 0.2006 0.1869 0.3909 0.4249 0.1537 0.37 0.5833 0.5099 0.7023 0.0445 0.3319 0.064 0.3187 0.053 0.325 0.19 0.4467
3.3191 6.0 642 1.6111 0.1731 0.3782 0.1364 0.048 0.1325 0.2384 0.209 0.3909 0.4184 0.1485 0.3428 0.6139 0.4833 0.6465 0.0555 0.375 0.0952 0.3359 0.0366 0.2977 0.1948 0.4369
3.3191 7.0 749 1.4938 0.2079 0.4225 0.1832 0.0505 0.1639 0.2836 0.2305 0.4168 0.4429 0.1665 0.3838 0.6407 0.5325 0.711 0.0848 0.4 0.1284 0.3443 0.0486 0.3045 0.2453 0.4549
3.3191 8.0 856 1.4541 0.2245 0.4604 0.1805 0.06 0.1831 0.3044 0.2417 0.4187 0.438 0.1518 0.3741 0.6534 0.5497 0.711 0.0936 0.3889 0.1453 0.349 0.0642 0.3068 0.2697 0.4344
3.3191 9.0 963 1.4065 0.2315 0.4382 0.2109 0.0486 0.2036 0.3422 0.2501 0.435 0.4574 0.1815 0.4242 0.6164 0.5825 0.7163 0.1096 0.3889 0.1283 0.3562 0.0722 0.3795 0.2648 0.4462
1.4973 10.0 1070 1.3990 0.2593 0.5115 0.2569 0.0656 0.2132 0.3844 0.2975 0.4597 0.486 0.1816 0.4145 0.7054 0.5545 0.6971 0.1929 0.4514 0.1595 0.3797 0.0941 0.4364 0.2955 0.4656
1.4973 11.0 1177 1.3687 0.2472 0.4996 0.2141 0.0636 0.2021 0.395 0.2777 0.4438 0.4769 0.1755 0.4489 0.6849 0.5717 0.718 0.1489 0.4458 0.1599 0.3698 0.0891 0.4159 0.2662 0.4349
1.4973 12.0 1284 1.3334 0.2544 0.5158 0.2178 0.0721 0.212 0.4027 0.2841 0.4611 0.48 0.1934 0.4503 0.6624 0.5714 0.6977 0.1812 0.4556 0.1648 0.3745 0.0668 0.4227 0.2879 0.4497
1.4973 13.0 1391 1.3249 0.2501 0.4985 0.2084 0.0496 0.2238 0.4004 0.2832 0.4529 0.485 0.1911 0.4504 0.6732 0.5983 0.7203 0.1515 0.4667 0.156 0.3651 0.0548 0.4114 0.2899 0.4615
1.4973 14.0 1498 1.2735 0.2822 0.5366 0.2586 0.0787 0.2395 0.4652 0.313 0.4716 0.4955 0.1955 0.4434 0.7144 0.6008 0.7076 0.2116 0.4708 0.1843 0.3745 0.09 0.4614 0.3242 0.4631
1.2609 15.0 1605 1.2748 0.286 0.5519 0.2749 0.0813 0.2349 0.469 0.3004 0.4682 0.4893 0.181 0.4281 0.7042 0.5954 0.707 0.1981 0.5167 0.1918 0.374 0.1184 0.4159 0.3265 0.4328
1.2609 16.0 1712 1.2785 0.2918 0.565 0.2654 0.0996 0.2501 0.453 0.3002 0.4744 0.4916 0.2085 0.4362 0.6911 0.5878 0.6948 0.2662 0.5097 0.1865 0.3583 0.1005 0.4477 0.3181 0.4477
1.2609 17.0 1819 1.2680 0.2985 0.5593 0.2776 0.0911 0.2461 0.4957 0.31 0.4819 0.5055 0.2127 0.4349 0.7159 0.5999 0.7081 0.2304 0.4917 0.1759 0.3677 0.1424 0.4864 0.3437 0.4738
1.2609 18.0 1926 1.2360 0.3045 0.5657 0.2744 0.0839 0.2549 0.5003 0.3054 0.4863 0.5062 0.2052 0.454 0.7213 0.6091 0.7209 0.2405 0.5111 0.1883 0.3693 0.1392 0.475 0.3452 0.4549
1.1171 19.0 2033 1.2404 0.3022 0.5737 0.2743 0.0765 0.259 0.4799 0.3044 0.4796 0.5043 0.209 0.4614 0.6987 0.603 0.714 0.2509 0.4986 0.1882 0.3729 0.1231 0.4636 0.3459 0.4723
1.1171 20.0 2140 1.2419 0.2969 0.5527 0.2677 0.081 0.256 0.4772 0.3108 0.4842 0.5123 0.2301 0.459 0.7114 0.6033 0.7262 0.2605 0.4861 0.176 0.3797 0.1112 0.5159 0.3336 0.4538
1.1171 21.0 2247 1.2257 0.3178 0.5774 0.3081 0.0885 0.2836 0.4843 0.3157 0.4932 0.5152 0.2269 0.4768 0.7 0.6221 0.7326 0.3063 0.5125 0.1964 0.3849 0.1316 0.4909 0.3329 0.4554
1.1171 22.0 2354 1.2236 0.3217 0.588 0.3084 0.0973 0.2854 0.4703 0.3136 0.4828 0.5101 0.2142 0.4775 0.7127 0.6213 0.7285 0.3186 0.5319 0.2022 0.3854 0.1269 0.45 0.3396 0.4549
1.1171 23.0 2461 1.2148 0.3234 0.587 0.3118 0.0949 0.2848 0.5036 0.3235 0.4904 0.5139 0.2189 0.4787 0.7177 0.6277 0.7279 0.3078 0.5208 0.2024 0.3865 0.14 0.4795 0.3392 0.4549
1.0261 24.0 2568 1.2210 0.3128 0.5754 0.2984 0.0833 0.2851 0.4986 0.3248 0.484 0.5096 0.2128 0.4715 0.7037 0.6269 0.7297 0.2899 0.4986 0.1942 0.3807 0.1136 0.4818 0.3394 0.4574
1.0261 25.0 2675 1.2124 0.3237 0.5872 0.3141 0.0916 0.2888 0.5151 0.3203 0.4906 0.5153 0.2202 0.4732 0.7165 0.6276 0.7285 0.3158 0.5222 0.2006 0.3854 0.1314 0.4795 0.3431 0.461
1.0261 26.0 2782 1.2167 0.3207 0.5852 0.313 0.0903 0.2815 0.5109 0.3216 0.4863 0.5081 0.213 0.4583 0.7085 0.6185 0.7221 0.3061 0.5 0.2048 0.3828 0.1317 0.4773 0.3423 0.4585
1.0261 27.0 2889 1.2110 0.3192 0.5864 0.3102 0.0881 0.2833 0.5117 0.3208 0.485 0.5074 0.2112 0.464 0.7048 0.62 0.7215 0.3094 0.5028 0.2006 0.3807 0.1225 0.4705 0.3437 0.4615
1.0261 28.0 2996 1.2109 0.3207 0.5939 0.3087 0.089 0.2832 0.5126 0.3202 0.4819 0.5033 0.2093 0.4588 0.6984 0.6203 0.7233 0.3128 0.5042 0.2048 0.376 0.1256 0.4568 0.34 0.4564
0.97 29.0 3103 1.2112 0.321 0.5919 0.3185 0.0909 0.2843 0.5132 0.3205 0.4825 0.5039 0.211 0.4603 0.701 0.6191 0.7221 0.3136 0.5069 0.2034 0.3755 0.1267 0.4568 0.342 0.4579
0.97 30.0 3210 1.2111 0.321 0.5918 0.3184 0.0907 0.2843 0.5134 0.3198 0.4825 0.5039 0.2107 0.4607 0.7011 0.6194 0.7227 0.3136 0.5069 0.2044 0.3771 0.1251 0.4545 0.3424 0.4585

Framework versions

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