Hugging Face's logo

qubvel-hf
/
rtdetr-r50-cppe5-finetune

Object Detection
Transformers
Safetensors
rt_detr
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Community
rtdetr-r50-cppe5-finetune / README.md
qubvel-hf's picture
qubvel-hf HF staff
End of training
6fbbfd5 verified
preview code
|
raw
history blame
12.6 kB
metadata
base_model: sbchoi/rtdetr_r50vd_coco_o365
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: rtdetr-r50-cppe5-finetune
    results: []

rtdetr-r50-cppe5-finetune

This model is a fine-tuned version of sbchoi/rtdetr_r50vd_coco_o365 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 12.3857
  • Map: 0.3012
  • Map 50: 0.6058
  • Map 75: 0.2868
  • Map Small: 0.0129
  • Map Medium: 0.2252
  • Map Large: 0.4144
  • Mar 1: 0.2713
  • Mar 10: 0.4318
  • Mar 100: 0.4453
  • Mar Small: 0.0125
  • Mar Medium: 0.3209
  • Mar Large: 0.6474
  • Map Coverall: 0.4501
  • Mar 100 Coverall: 0.6538
  • Map Face Shield: 0.538
  • Mar 100 Face Shield: 0.7118
  • Map Gloves: 0.2523
  • Mar 100 Gloves: 0.3203
  • Map Goggles: 0.1689
  • Mar 100 Goggles: 0.3345
  • Map Mask: 0.0965
  • Mar 100 Mask: 0.2059

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: linear
  • 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 20.4512 0.023 0.0516 0.0164 0.0159 0.0136 0.0222 0.0738 0.1508 0.2152 0.0188 0.0978 0.3017 0.0905 0.5946 0.0132 0.2304 0.0067 0.1429 0.0002 0.02 0.0044 0.088
No log 2.0 214 15.8853 0.0755 0.2004 0.0363 0.0356 0.073 0.0977 0.1369 0.2646 0.3181 0.1584 0.2468 0.4432 0.1217 0.4721 0.0112 0.3405 0.1023 0.3272 0.0061 0.18 0.1361 0.2707
No log 3.0 321 15.1844 0.1008 0.2625 0.0554 0.0565 0.1052 0.175 0.1496 0.2625 0.317 0.0952 0.2395 0.4823 0.1386 0.541 0.0298 0.3937 0.1292 0.2679 0.058 0.1462 0.1483 0.2364
No log 4.0 428 15.1909 0.1095 0.287 0.0624 0.033 0.0999 0.2029 0.1469 0.2566 0.2886 0.0642 0.2004 0.449 0.1309 0.509 0.1654 0.4747 0.089 0.1629 0.0892 0.1631 0.073 0.1333
35.7915 5.0 535 15.8705 0.1084 0.2837 0.0601 0.0798 0.0977 0.1804 0.1355 0.2334 0.2559 0.0812 0.1947 0.3573 0.1679 0.5266 0.1797 0.4316 0.0706 0.1304 0.0662 0.0954 0.0573 0.0956
35.7915 6.0 642 14.9585 0.1051 0.2666 0.0677 0.0066 0.0707 0.1678 0.1427 0.2623 0.297 0.0311 0.2158 0.4682 0.2075 0.477 0.1254 0.4671 0.0785 0.2259 0.0548 0.1708 0.0593 0.144
35.7915 7.0 749 14.4975 0.1285 0.3313 0.0848 0.0736 0.0933 0.2195 0.1724 0.3019 0.3354 0.0792 0.2435 0.5139 0.1934 0.5288 0.1537 0.4899 0.1562 0.2978 0.076 0.2015 0.0631 0.1591
35.7915 8.0 856 16.2306 0.0912 0.2336 0.0604 0.0254 0.0389 0.1618 0.1332 0.2173 0.2402 0.0254 0.1494 0.3835 0.2184 0.5167 0.117 0.3937 0.0307 0.0871 0.0477 0.1108 0.0424 0.0929
35.7915 9.0 963 14.3495 0.1336 0.3304 0.0874 0.0217 0.0814 0.249 0.1824 0.3111 0.3385 0.0567 0.2286 0.5461 0.2756 0.5847 0.1342 0.5089 0.0473 0.1665 0.1129 0.2446 0.0982 0.188
28.4929 10.0 1070 15.2865 0.1176 0.2704 0.0906 0.0172 0.0694 0.2019 0.1628 0.2685 0.2953 0.0704 0.2001 0.4525 0.2353 0.5311 0.171 0.5165 0.0212 0.0795 0.0882 0.1923 0.0723 0.1573
28.4929 11.0 1177 14.7075 0.1318 0.3045 0.1019 0.0269 0.0831 0.2289 0.1764 0.2815 0.3073 0.0619 0.1917 0.5061 0.2883 0.5766 0.1773 0.4861 0.0484 0.125 0.0653 0.2046 0.0795 0.144
28.4929 12.0 1284 15.1734 0.12 0.2793 0.0902 0.0656 0.084 0.2082 0.1652 0.2679 0.2941 0.0692 0.1888 0.4528 0.2795 0.6005 0.1641 0.4924 0.0358 0.1004 0.062 0.1185 0.0586 0.1587
28.4929 13.0 1391 15.8832 0.1302 0.2688 0.1197 0.0001 0.0961 0.191 0.1629 0.2505 0.2715 0.0012 0.1825 0.4264 0.3168 0.5752 0.2343 0.5177 0.0208 0.0732 0.0562 0.1092 0.0227 0.0822
28.4929 14.0 1498 15.8669 0.1164 0.2412 0.0971 0.0002 0.0624 0.1909 0.1561 0.2399 0.2614 0.0012 0.177 0.4288 0.2794 0.5342 0.1948 0.5038 0.0215 0.071 0.0649 0.1292 0.0214 0.0689
28.259 15.0 1605 16.1133 0.1075 0.2372 0.0877 0.0007 0.072 0.1903 0.1446 0.2326 0.2526 0.0017 0.1849 0.4213 0.261 0.4721 0.1704 0.5253 0.0191 0.0719 0.0611 0.1262 0.0257 0.0676
28.259 16.0 1712 16.1798 0.106 0.2407 0.0809 0.0016 0.0549 0.2039 0.1454 0.2243 0.2445 0.0046 0.1853 0.4097 0.2231 0.4414 0.1687 0.4759 0.0399 0.0821 0.079 0.1738 0.0192 0.0493
28.259 17.0 1819 16.0059 0.1075 0.2378 0.0793 0.0056 0.0596 0.1896 0.1585 0.2588 0.2855 0.0283 0.1918 0.4598 0.2349 0.5838 0.1818 0.5127 0.0278 0.0719 0.059 0.1969 0.0342 0.0622
28.259 18.0 1926 14.8009 0.1411 0.3297 0.1189 0.0084 0.0892 0.2252 0.1852 0.2943 0.3245 0.0512 0.2204 0.52 0.3161 0.5401 0.1967 0.5316 0.0501 0.1179 0.0952 0.2785 0.0476 0.1547
29.7207 19.0 2033 15.1573 0.1324 0.2861 0.1113 0.0018 0.0722 0.2445 0.1732 0.2672 0.2922 0.0046 0.2154 0.4968 0.3156 0.5189 0.1918 0.538 0.0464 0.1103 0.0722 0.1815 0.0363 0.1124
29.7207 20.0 2140 14.2853 0.167 0.3784 0.1199 0.0119 0.115 0.2635 0.1809 0.2935 0.3198 0.0481 0.2312 0.5035 0.3428 0.5171 0.2675 0.5481 0.0952 0.2188 0.0721 0.1831 0.0574 0.132
29.7207 21.0 2247 14.2290 0.1704 0.4079 0.1158 0.0292 0.1107 0.273 0.1759 0.3036 0.3375 0.0826 0.2659 0.5283 0.3023 0.4468 0.2462 0.5443 0.1488 0.2996 0.0885 0.2277 0.0664 0.1693
29.7207 22.0 2354 14.4412 0.1609 0.3508 0.1199 0.0069 0.105 0.2566 0.1897 0.3089 0.3337 0.0763 0.2411 0.529 0.3429 0.5405 0.2429 0.538 0.0984 0.2121 0.0832 0.2492 0.0373 0.1289
29.7207 23.0 2461 14.2410 0.163 0.3848 0.1197 0.0399 0.1132 0.2656 0.198 0.3201 0.352 0.1302 0.2632 0.5417 0.3221 0.5477 0.2456 0.5709 0.1039 0.2335 0.0773 0.2354 0.0662 0.1724
26.4188 24.0 2568 14.1542 0.1744 0.4102 0.1127 0.0333 0.1274 0.2733 0.2099 0.3365 0.3703 0.1357 0.3008 0.5313 0.2857 0.5027 0.2457 0.5013 0.1495 0.3125 0.1131 0.3308 0.0778 0.2044
26.4188 25.0 2675 13.7413 0.1976 0.4536 0.1429 0.0431 0.1301 0.3285 0.2192 0.3511 0.3836 0.1681 0.2982 0.5611 0.3277 0.5221 0.2586 0.5392 0.1431 0.2942 0.1074 0.3108 0.151 0.2516
26.4188 26.0 2782 13.4434 0.227 0.5003 0.1767 0.0231 0.1527 0.3463 0.236 0.3677 0.3979 0.1054 0.3107 0.5781 0.4066 0.5896 0.3141 0.5709 0.1581 0.2893 0.1419 0.3092 0.1143 0.2302
26.4188 27.0 2889 14.0435 0.1966 0.4275 0.153 0.0209 0.1474 0.3007 0.2187 0.3461 0.3728 0.0534 0.2805 0.5637 0.3925 0.5748 0.2415 0.5582 0.1376 0.2513 0.1225 0.2908 0.0889 0.1889
26.4188 28.0 2996 14.0261 0.2069 0.4365 0.1794 0.0157 0.1315 0.3286 0.2091 0.3306 0.3624 0.0873 0.2732 0.5457 0.4281 0.5964 0.2773 0.562 0.124 0.2339 0.1217 0.26 0.0836 0.1596
25.6327 29.0 3103 14.2025 0.1939 0.4264 0.1679 0.0111 0.1224 0.3067 0.1986 0.31 0.335 0.0571 0.2238 0.534 0.4047 0.577 0.2969 0.5595 0.1016 0.1866 0.1048 0.2108 0.0617 0.1409
25.6327 30.0 3210 14.1767 0.1903 0.4305 0.1466 0.0065 0.1174 0.319 0.2022 0.3125 0.3319 0.05 0.2396 0.5334 0.3754 0.5459 0.3062 0.5354 0.0796 0.1652 0.124 0.2692 0.0664 0.1436

Framework versions

  • Transformers 4.42.0.dev0
  • Pytorch 2.1.0+cu118
  • Datasets 2.19.1
  • Tokenizers 0.19.1