detraaa_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: 1.8720
• Map: 0.0239
• Map 50: 0.0667
• Map 75: 0.0105
• Map Small: 0.0079
• Map Medium: 0.0505
• Map Large: 0.0493
• Mar 1: 0.067
• Mar 10: 0.1645
• Mar 100: 0.2185
• Mar Small: 0.1159
• Mar Medium: 0.2718
• Mar Large: 0.2179
• Map Bone-fracture: -1.0
• Mar 100 Bone-fracture: -1.0
• Map Angle: 0.0372
• Mar 100 Angle: 0.1583
• Map Fracture: 0.0068
• Mar 100 Fracture: 0.2237
• Map Line: 0.0042
• Mar 100 Line: 0.1829
• Map Messed Up Angle: 0.0473
• Mar 100 Messed Up Angle: 0.3091

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: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• 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 Bone-fracture	Mar 100 Bone-fracture	Map Angle	Mar 100 Angle	Map Fracture	Mar 100 Fracture	Map Line	Mar 100 Line	Map Messed Up Angle	Mar 100 Messed Up Angle
No log	1.0	41	3.8122	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
No log	2.0	82	2.9585	0.0001	0.0005	0.0	0.0	0.0002	0.0	0.0	0.003	0.0051	0.0	0.0127	0.0	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0	0.0085	0.0	0.0029	0.0002	0.0091
No log	3.0	123	2.7378	0.0001	0.0005	0.0	0.0001	0.0002	0.0	0.0	0.0045	0.0096	0.0111	0.0117	0.0	0.0	0.0	0.0002	0.0356	0.0	0.0029	0.0	0.0
No log	4.0	164	2.5667	0.0001	0.0004	0.0	0.0001	0.0001	0.0	0.0	0.005	0.0224	0.0152	0.0362	0.0	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0001	0.0458	0.0002	0.0257	0.0	0.0182
No log	5.0	205	2.3972	0.0004	0.0019	0.0	0.0002	0.001	0.0	0.0007	0.0171	0.0465	0.0242	0.0815	0.0	0.0	0.0	0.0004	0.0898	0.0005	0.06	0.0005	0.0364
No log	6.0	246	2.4845	0.0001	0.0004	0.0	0.0002	0.0001	0.0	0.0	0.0051	0.0234	0.0305	0.0283	0.0	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0001	0.0593	0.0001	0.0343	0.0	0.0
No log	7.0	287	2.2863	0.0001	0.0005	0.0	0.0002	0.0001	0.0003	0.0	0.0043	0.0262	0.0354	0.025	0.025	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0003	0.0847	0.0001	0.02	0.0	0.0
No log	8.0	328	2.2480	0.0002	0.0011	0.0	0.0005	0.0003	0.0	0.003	0.0077	0.0338	0.0339	0.0408	0.0	0.0	0.0	0.0005	0.0864	0.0004	0.0486	0.0	0.0
No log	9.0	369	2.1551	0.0008	0.0037	0.0001	0.0024	0.0006	0.0	0.0024	0.0273	0.0544	0.0425	0.084	0.0	0.0	0.0	0.0028	0.1424	0.0004	0.0571	0.0001	0.0182
No log	10.0	410	2.1461	0.0005	0.0019	0.0	0.0014	0.0005	0.0	0.0078	0.0208	0.0513	0.0485	0.065	0.0	0.0	0.0	0.0014	0.1424	0.0005	0.0629	0.0	0.0
No log	11.0	451	2.1594	0.0013	0.0053	0.0	0.0032	0.0012	0.0009	0.0114	0.0346	0.0684	0.0577	0.0975	0.0625	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0042	0.1475	0.0002	0.0714	0.0006	0.0545
No log	12.0	492	2.0050	0.0014	0.0066	0.0	0.0037	0.0007	0.0028	0.0045	0.0435	0.0702	0.078	0.0742	0.0875	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0048	0.1661	0.0007	0.1057	0.0001	0.0091
4.8365	13.0	533	2.0575	0.0022	0.0087	0.0002	0.002	0.0086	0.0064	0.0083	0.054	0.1006	0.0781	0.1375	0.1232	-1.0	-1.0	0.0	0.0	0.0023	0.161	0.0012	0.1143	0.0051	0.1273
4.8365	14.0	574	1.9988	0.0071	0.0222	0.0032	0.0025	0.0151	0.0061	0.014	0.0919	0.1275	0.0879	0.1797	0.0679	-1.0	-1.0	0.004	0.0333	0.0023	0.1864	0.0016	0.1629	0.0205	0.1273
4.8365	15.0	615	1.9491	0.0039	0.0146	0.0008	0.0034	0.0095	0.0033	0.0171	0.0772	0.1198	0.0751	0.1762	0.0929	0.0048	0.0417	0.0038	0.1949	0.0008	0.0971	0.006	0.1455
4.8365	16.0	656	1.9354	0.0048	0.0245	0.0005	0.0052	0.0106	0.0087	0.013	0.1011	0.1515	0.102	0.1874	0.0679	-1.0	-1.0	0.0087	0.0833	0.0051	0.1966	0.0011	0.1171	0.0042	0.2091
4.8365	17.0	697	1.9822	0.0042	0.0174	0.0013	0.0039	0.0075	0.0195	0.0231	0.0862	0.1299	0.1128	0.1565	0.0786	-1.0	-1.0	0.0018	0.0083	0.0048	0.1932	0.002	0.1543	0.0084	0.1636
4.8365	18.0	738	1.9518	0.0135	0.0331	0.0024	0.0027	0.0299	0.0263	0.0362	0.1359	0.1954	0.0739	0.2899	0.1839	-1.0	-1.0	0.0198	0.15	0.0037	0.1932	0.0021	0.12	0.0283	0.3182
4.8365	19.0	779	1.9752	0.008	0.042	0.0019	0.0034	0.0202	0.0085	0.0251	0.1405	0.173	0.1069	0.2424	0.0732	-1.0	-1.0	0.0098	0.15	0.0033	0.1424	0.0022	0.1543	0.0166	0.2455
4.8365	20.0	820	1.9388	0.0155	0.0519	0.0013	0.0047	0.034	0.0288	0.0459	0.164	0.2209	0.135	0.2656	0.1857	-1.0	-1.0	0.0176	0.1	0.0044	0.1763	0.0034	0.18	0.0367	0.4273
4.8365	21.0	861	1.9225	0.0265	0.0666	0.0035	0.0045	0.0545	0.0311	0.0765	0.163	0.2146	0.1159	0.2651	0.1625	-1.0	-1.0	0.0395	0.15	0.0048	0.2	0.0028	0.1629	0.0588	0.3455
4.8365	22.0	902	1.9158	0.0151	0.0549	0.0072	0.006	0.0398	0.0326	0.0542	0.1634	0.1978	0.1108	0.2455	0.1143	-1.0	-1.0	0.0272	0.15	0.0044	0.1932	0.0033	0.1571	0.0256	0.2909
4.8365	23.0	943	1.8807	0.0203	0.0553	0.0033	0.0078	0.0464	0.0478	0.055	0.1664	0.2098	0.1313	0.2568	0.1768	-1.0	-1.0	0.0263	0.15	0.0069	0.2	0.0034	0.18	0.0447	0.3091
4.8365	24.0	984	1.8769	0.0265	0.0645	0.0091	0.0075	0.0546	0.0487	0.0709	0.1737	0.221	0.1134	0.275	0.2125	-1.0	-1.0	0.0379	0.1667	0.0065	0.2068	0.0043	0.1743	0.0574	0.3364
1.6844	25.0	1025	1.8751	0.0261	0.0661	0.0091	0.0078	0.0532	0.0568	0.0707	0.173	0.2203	0.1155	0.2708	0.2429	-1.0	-1.0	0.0371	0.175	0.0066	0.2169	0.0041	0.18	0.0565	0.3091
1.6844	26.0	1066	1.8840	0.0223	0.062	0.0068	0.0078	0.0453	0.0272	0.0578	0.1576	0.2145	0.1277	0.2713	0.1768	-1.0	-1.0	0.0332	0.1417	0.007	0.2237	0.0037	0.1743	0.0454	0.3182
1.6844	27.0	1107	1.8819	0.0273	0.0703	0.0115	0.0077	0.056	0.0447	0.0707	0.1692	0.2239	0.1149	0.2657	0.2321	-1.0	-1.0	0.0419	0.1583	0.0068	0.2203	0.0039	0.1714	0.0565	0.3455
1.6844	28.0	1148	1.8702	0.024	0.0669	0.0105	0.0079	0.0483	0.0487	0.067	0.1658	0.2173	0.1169	0.2666	0.2179	-1.0	-1.0	0.0381	0.1667	0.0069	0.2254	0.0041	0.1771	0.047	0.3
1.6844	29.0	1189	1.8712	0.024	0.0667	0.0105	0.0079	0.0485	0.0493	0.067	0.1666	0.2206	0.1159	0.2754	0.2179	-1.0	-1.0	0.0378	0.1667	0.0068	0.2237	0.0041	0.1829	0.0473	0.3091
1.6844	30.0	1230	1.8720	0.0239	0.0667	0.0105	0.0079	0.0505	0.0493	0.067	0.1645	0.2185	0.1159	0.2718	0.2179	-1.0	-1.0	0.0372	0.1583	0.0068	0.2237	0.0042	0.1829	0.0473	0.3091

Framework versions

• Transformers 4.46.3
• Pytorch 2.5.1+cpu
• Datasets 3.1.0
• Tokenizers 0.20.3