Hugging Face's logo

datamonster
/
ms-cond-detr-res-50-vehicles

Object Detection
Transformers
TensorBoard
Safetensors
conditional_detr
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Metrics Community
ms-cond-detr-res-50-vehicles / README.md
datamonster's picture
datamonster
End of training
df23032 verified
preview code
|
raw
history blame contribute delete
20.4 kB
metadata
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: microsoft/conditional-detr-resnet-50
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: ms-cond-detr-res-50-vehicles
    results: []

ms-cond-detr-res-50-vehicles

This model is a fine-tuned version of microsoft/conditional-detr-resnet-50 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.2453
  • Map: 0.3085
  • Map 50: 0.5989
  • Map 75: 0.2888
  • Map Small: 0.0295
  • Map Medium: 0.272
  • Map Large: 0.5812
  • Mar 1: 0.1973
  • Mar 10: 0.4012
  • Mar 100: 0.4549
  • Mar Small: 0.1586
  • Mar Medium: 0.435
  • Mar Large: 0.6786
  • Map Motorbike: 0.2
  • Mar 100 Motorbike: 0.3339
  • Map Car: 0.3354
  • Mar 100 Car: 0.4573
  • Map Bus: 0.3511
  • Mar 100 Bus: 0.5331
  • Map Container: 0.3477
  • Mar 100 Container: 0.4953

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: 0.0001
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: cosine_with_restarts
  • num_epochs: 60
  • mixed_precision_training: Native AMP

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 Motorbike Mar 100 Motorbike Map Car Mar 100 Car Map Bus Mar 100 Bus Map Container Mar 100 Container
2.051 1.0 2305 1.8960 0.0623 0.1484 0.0432 0.0085 0.0546 0.1451 0.0883 0.2294 0.2984 0.0421 0.2854 0.4778 0.0269 0.2141 0.0878 0.3206 0.0489 0.3264 0.0856 0.3323
1.7617 2.0 4610 1.6729 0.1472 0.3286 0.1129 0.0156 0.1211 0.3455 0.1272 0.3047 0.3573 0.0626 0.3404 0.6163 0.0705 0.2297 0.2083 0.3575 0.1128 0.4427 0.1971 0.3994
1.6489 3.0 6915 1.5874 0.1778 0.3853 0.1458 0.0131 0.1542 0.3729 0.1417 0.3206 0.365 0.0747 0.343 0.6265 0.1172 0.2491 0.2354 0.3691 0.1352 0.4474 0.2234 0.3944
1.5998 4.0 9220 1.5528 0.1929 0.4053 0.1639 0.0144 0.1638 0.4082 0.1504 0.3294 0.3756 0.07 0.3567 0.6317 0.1219 0.2477 0.2425 0.3745 0.1675 0.4699 0.2398 0.4104
1.552 5.0 11525 1.5257 0.2026 0.4239 0.1723 0.0163 0.1671 0.4281 0.1528 0.3307 0.3791 0.0996 0.3542 0.6259 0.1269 0.2577 0.2487 0.3765 0.1926 0.4657 0.2421 0.4165
1.5478 6.0 13830 1.5408 0.1996 0.424 0.164 0.0161 0.1588 0.4241 0.1529 0.3225 0.37 0.0782 0.3413 0.6196 0.1162 0.2455 0.2419 0.3579 0.1989 0.4587 0.2416 0.4178
1.5026 7.0 16135 1.4731 0.2228 0.4631 0.1881 0.0224 0.1862 0.4556 0.1628 0.3411 0.3918 0.1103 0.3684 0.6375 0.1395 0.266 0.2595 0.3906 0.2327 0.4761 0.2596 0.4347
1.4959 8.0 18440 1.4506 0.2326 0.4723 0.2016 0.02 0.1948 0.4815 0.1679 0.3488 0.3983 0.1042 0.3758 0.6462 0.146 0.2752 0.2738 0.4008 0.2383 0.4799 0.2721 0.4372
1.4923 9.0 20745 1.4424 0.2329 0.4795 0.2007 0.025 0.194 0.4755 0.1668 0.3462 0.3973 0.1091 0.3766 0.6412 0.1455 0.2741 0.27 0.4004 0.2454 0.4772 0.2706 0.4375
1.4813 10.0 23050 1.4419 0.2347 0.4795 0.2034 0.0219 0.1962 0.4789 0.1701 0.3484 0.3954 0.0978 0.3714 0.6499 0.1452 0.2714 0.2691 0.3916 0.2558 0.4847 0.2689 0.434
1.4833 11.0 25355 1.4289 0.2451 0.4962 0.2143 0.0243 0.2044 0.5032 0.1738 0.3561 0.4058 0.1005 0.3869 0.6609 0.1465 0.2732 0.2791 0.4023 0.2705 0.5024 0.2843 0.4454
1.444 12.0 27660 1.4114 0.2497 0.5054 0.2185 0.0247 0.2101 0.5069 0.175 0.358 0.4062 0.1037 0.384 0.658 0.1532 0.278 0.2836 0.4052 0.2717 0.4934 0.2905 0.4483
1.4389 13.0 29965 1.4145 0.2491 0.5044 0.2154 0.0243 0.2081 0.5069 0.1778 0.3591 0.4036 0.0958 0.3811 0.6548 0.152 0.2712 0.2703 0.3905 0.2809 0.5021 0.2931 0.4506
1.4721 14.0 32270 1.4252 0.2426 0.4967 0.2135 0.0224 0.1982 0.5026 0.1728 0.3474 0.3944 0.1061 0.3668 0.6479 0.1402 0.27 0.2734 0.3894 0.2701 0.4776 0.2865 0.4408
1.4151 15.0 34575 1.3890 0.257 0.5144 0.2303 0.0218 0.2172 0.5145 0.1789 0.3604 0.4054 0.1104 0.3819 0.6357 0.1563 0.2845 0.284 0.4023 0.2907 0.4884 0.2968 0.4466
1.4085 16.0 36880 1.3739 0.2624 0.5264 0.2343 0.0266 0.2188 0.5278 0.1806 0.3683 0.42 0.1048 0.3994 0.6689 0.1615 0.2912 0.2917 0.4123 0.2938 0.5113 0.3026 0.465
1.3936 17.0 39185 1.3773 0.2668 0.5317 0.2387 0.0255 0.2246 0.5238 0.1833 0.3691 0.4148 0.1057 0.393 0.6592 0.1591 0.2889 0.2917 0.4058 0.3055 0.5058 0.311 0.4589
1.4062 18.0 41490 1.3631 0.2687 0.5359 0.2387 0.0249 0.226 0.5344 0.1848 0.3696 0.4176 0.1045 0.3957 0.6661 0.165 0.2953 0.2967 0.4178 0.3014 0.5015 0.3116 0.4559
1.3825 19.0 43795 1.3477 0.2706 0.5411 0.2421 0.0256 0.232 0.5328 0.1835 0.3693 0.421 0.1243 0.3959 0.6464 0.1661 0.2991 0.3005 0.4221 0.3013 0.4967 0.3143 0.4661
1.3704 20.0 46100 1.3514 0.2736 0.5439 0.2437 0.0268 0.2335 0.5431 0.1861 0.3721 0.4213 0.1239 0.3999 0.66 0.1642 0.2892 0.3013 0.4247 0.3137 0.5033 0.3152 0.468
1.3847 21.0 48405 1.3406 0.2773 0.548 0.2525 0.0339 0.2389 0.5483 0.1878 0.3785 0.4315 0.1327 0.4104 0.6629 0.1707 0.3051 0.3109 0.4344 0.3134 0.5139 0.3142 0.4725
1.3711 22.0 50710 1.3297 0.2789 0.5529 0.2536 0.0291 0.2377 0.5527 0.1862 0.3778 0.4288 0.1326 0.4064 0.6636 0.1728 0.3041 0.3087 0.4286 0.3151 0.5073 0.3189 0.4753
1.3693 23.0 53015 1.3302 0.2779 0.5488 0.2495 0.0283 0.2358 0.5462 0.1869 0.378 0.4313 0.1338 0.4084 0.6569 0.1728 0.3068 0.3079 0.4265 0.3107 0.5203 0.32 0.4718
1.3678 24.0 55320 1.3459 0.2734 0.539 0.2477 0.0277 0.2312 0.5452 0.1841 0.3742 0.4272 0.1266 0.4043 0.6656 0.1696 0.3011 0.2993 0.4191 0.3079 0.5071 0.3169 0.4813
1.3554 25.0 57625 1.3141 0.2895 0.5625 0.2674 0.0326 0.2503 0.5526 0.1904 0.3872 0.4387 0.1254 0.4191 0.6709 0.1798 0.3112 0.3135 0.4361 0.3275 0.5216 0.337 0.4857
1.3444 26.0 59930 1.3255 0.2852 0.5566 0.2625 0.0312 0.2437 0.5484 0.1892 0.3827 0.4341 0.1121 0.4146 0.672 0.1754 0.3065 0.3115 0.4338 0.3259 0.5192 0.3282 0.477
1.3421 27.0 62235 1.3190 0.2839 0.5592 0.2576 0.0266 0.2448 0.5548 0.1903 0.3816 0.4325 0.1285 0.4114 0.6654 0.1765 0.3082 0.3134 0.4453 0.3208 0.5073 0.3251 0.4693
1.3477 28.0 64540 1.3217 0.2852 0.5581 0.2622 0.0268 0.2445 0.5491 0.188 0.3805 0.4326 0.1297 0.4122 0.66 0.1801 0.3109 0.3113 0.4292 0.3238 0.5124 0.3256 0.478
1.3577 29.0 66845 1.3081 0.2881 0.5656 0.2638 0.0267 0.2467 0.5512 0.1899 0.3833 0.4341 0.1252 0.4136 0.6641 0.1766 0.3109 0.3142 0.43 0.3304 0.5179 0.3312 0.4776
1.3362 30.0 69150 1.3103 0.288 0.5656 0.2622 0.0272 0.2476 0.5594 0.1908 0.383 0.4353 0.1275 0.411 0.6702 0.1775 0.3149 0.3093 0.4331 0.3324 0.5117 0.3328 0.4814
1.3399 31.0 71455 1.3057 0.2891 0.5684 0.2644 0.0308 0.2482 0.566 0.1914 0.3856 0.4356 0.1303 0.4131 0.678 0.1788 0.3142 0.3136 0.435 0.3291 0.5217 0.3346 0.4715
1.326 32.0 73760 1.2957 0.2917 0.5725 0.2679 0.0368 0.2514 0.559 0.1915 0.3864 0.4393 0.1351 0.4159 0.6778 0.1808 0.3154 0.3187 0.4399 0.3311 0.5161 0.3363 0.4856
1.3187 33.0 76065 1.2895 0.2974 0.5776 0.2758 0.0287 0.2581 0.5698 0.1936 0.3929 0.4434 0.1412 0.4216 0.6729 0.1871 0.3198 0.3235 0.4415 0.3381 0.5274 0.3408 0.4849
1.3335 34.0 78370 1.2929 0.2955 0.5764 0.2743 0.0306 0.2556 0.5708 0.1928 0.3899 0.442 0.1343 0.4203 0.6816 0.1843 0.3194 0.3213 0.4456 0.339 0.5158 0.3375 0.4873
1.3051 35.0 80675 1.2900 0.296 0.5787 0.2742 0.0323 0.2572 0.5639 0.1922 0.3894 0.4397 0.1411 0.4174 0.6737 0.1874 0.3212 0.3218 0.4396 0.3348 0.5183 0.3402 0.4799
1.3155 36.0 82980 1.2911 0.2962 0.5795 0.2712 0.03 0.2557 0.5675 0.1942 0.391 0.4423 0.1422 0.4196 0.6705 0.1866 0.3209 0.3186 0.4403 0.3395 0.5222 0.3402 0.4859
1.321 37.0 85285 1.2856 0.2944 0.5775 0.2692 0.0338 0.2541 0.5649 0.1918 0.3885 0.4412 0.1388 0.4186 0.6679 0.1863 0.3215 0.3199 0.4421 0.3374 0.5225 0.3341 0.4788
1.3085 38.0 87590 1.2800 0.2988 0.5815 0.2739 0.0266 0.259 0.5778 0.1945 0.3932 0.446 0.1346 0.4254 0.6784 0.1873 0.3207 0.3222 0.4403 0.3469 0.536 0.3386 0.4869
1.3096 39.0 89895 1.2834 0.2971 0.582 0.2753 0.0327 0.2568 0.5674 0.1923 0.3902 0.4413 0.146 0.4171 0.6682 0.1866 0.3212 0.3233 0.4396 0.3432 0.5224 0.3352 0.4819
1.3095 40.0 92200 1.2760 0.3011 0.583 0.2793 0.0298 0.2606 0.5704 0.1948 0.3921 0.4461 0.1358 0.424 0.6631 0.1911 0.3254 0.3254 0.4489 0.3446 0.5202 0.3432 0.4897
1.2922 41.0 94505 1.2656 0.3032 0.5874 0.2819 0.0303 0.264 0.5716 0.197 0.3954 0.4498 0.1414 0.4287 0.6702 0.1932 0.3259 0.3279 0.4491 0.3458 0.5276 0.346 0.4964
1.2981 42.0 96810 1.2713 0.2998 0.5854 0.2756 0.0303 0.2612 0.5711 0.1941 0.3916 0.4466 0.164 0.4239 0.6682 0.1911 0.3274 0.3246 0.4467 0.3414 0.5222 0.342 0.4902
1.2935 43.0 99115 1.2610 0.3037 0.5903 0.2813 0.0348 0.2644 0.5758 0.1945 0.3989 0.4522 0.1547 0.431 0.6741 0.1955 0.3307 0.3275 0.4481 0.3471 0.5334 0.3447 0.4967
1.2847 44.0 101420 1.2659 0.3033 0.5896 0.2786 0.0268 0.2663 0.5694 0.1948 0.3953 0.4484 0.1437 0.4272 0.6741 0.1945 0.3281 0.3254 0.4491 0.3481 0.5268 0.3454 0.4898
1.2921 45.0 103725 1.2572 0.3062 0.5916 0.2824 0.0314 0.2681 0.5699 0.1955 0.397 0.4515 0.1435 0.4311 0.6712 0.1973 0.3305 0.3286 0.4495 0.3505 0.5297 0.3484 0.4962
1.2763 46.0 106030 1.2569 0.3055 0.5917 0.2824 0.0329 0.2678 0.5765 0.1953 0.3975 0.4506 0.144 0.4301 0.6723 0.1965 0.3298 0.3306 0.4499 0.3482 0.5298 0.3467 0.493
1.2791 47.0 108335 1.2564 0.3049 0.593 0.2806 0.0322 0.2679 0.5726 0.1956 0.3959 0.4482 0.1452 0.4258 0.6679 0.1953 0.33 0.3318 0.4511 0.3465 0.5209 0.3458 0.4908
1.2792 48.0 110640 1.2534 0.3065 0.5926 0.2831 0.0297 0.2681 0.5738 0.196 0.3991 0.4509 0.1507 0.4311 0.6753 0.1961 0.3286 0.335 0.453 0.3493 0.5296 0.3455 0.4924
1.2819 49.0 112945 1.2541 0.3053 0.5921 0.2825 0.0279 0.267 0.5698 0.1953 0.3973 0.4501 0.1504 0.429 0.6678 0.1949 0.3292 0.3319 0.4526 0.3477 0.5252 0.3467 0.4931
1.2875 50.0 115250 1.2501 0.3077 0.5945 0.2867 0.0295 0.2708 0.5778 0.197 0.3999 0.4529 0.156 0.4327 0.6791 0.196 0.3303 0.335 0.4548 0.353 0.5313 0.3467 0.495
1.2744 51.0 117555 1.2519 0.3055 0.5938 0.2859 0.0293 0.2683 0.5779 0.1954 0.3983 0.4515 0.1574 0.4307 0.6792 0.1965 0.3323 0.3304 0.4514 0.3491 0.5298 0.3461 0.4927
1.2703 52.0 119860 1.2508 0.3076 0.5957 0.2871 0.0292 0.2705 0.5757 0.1964 0.4 0.4531 0.1567 0.4329 0.6751 0.1971 0.3309 0.3356 0.4556 0.3493 0.5316 0.3485 0.4943
1.2697 53.0 122165 1.2478 0.3089 0.5969 0.2891 0.0292 0.2729 0.5734 0.1982 0.4002 0.4545 0.1496 0.4349 0.6754 0.1971 0.3309 0.3364 0.4586 0.3545 0.5327 0.3478 0.4959
1.268 54.0 124470 1.2474 0.3087 0.598 0.2878 0.0289 0.2726 0.5743 0.1978 0.4014 0.455 0.1567 0.4354 0.6771 0.2006 0.3333 0.3345 0.4574 0.3532 0.5352 0.3464 0.494
1.2765 55.0 126775 1.2466 0.3091 0.5973 0.2896 0.0301 0.2729 0.5784 0.1975 0.4006 0.4543 0.1526 0.4341 0.6781 0.1991 0.3329 0.3361 0.4577 0.3544 0.5321 0.3469 0.4944
1.2748 56.0 129080 1.2461 0.3087 0.5979 0.2883 0.0304 0.2726 0.5786 0.1977 0.4015 0.4548 0.1549 0.435 0.6773 0.1995 0.3333 0.3356 0.4574 0.3522 0.5339 0.3476 0.4949
1.2771 57.0 131385 1.2454 0.3097 0.5975 0.2886 0.0303 0.2729 0.5833 0.1977 0.4019 0.4556 0.1552 0.4356 0.681 0.2002 0.3336 0.3358 0.4576 0.3528 0.5347 0.3499 0.4966
1.2787 58.0 133690 1.2455 0.3095 0.5973 0.2894 0.0297 0.2738 0.5805 0.1975 0.4017 0.4557 0.1576 0.4362 0.6781 0.2011 0.3337 0.3362 0.4585 0.3521 0.5339 0.3485 0.4966
1.2801 59.0 135995 1.2446 0.3092 0.5975 0.2889 0.0299 0.2724 0.5825 0.1976 0.4018 0.4561 0.1593 0.4361 0.6803 0.1997 0.3341 0.3355 0.4578 0.3524 0.5351 0.3491 0.4975
1.2623 60.0 138300 1.2453 0.3085 0.5989 0.2888 0.0295 0.272 0.5812 0.1973 0.4012 0.4549 0.1586 0.435 0.6786 0.2 0.3339 0.3354 0.4573 0.3511 0.5331 0.3477 0.4953

Framework versions

  • Transformers 4.45.1
  • Pytorch 2.4.0
  • Datasets 3.0.1
  • Tokenizers 0.20.0