
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->

# segformer-b0-finetuned-xorder-dish-segmentation-trial

This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the vhug/xorder_dish dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0061
- Mean Iou: 0.0
- Mean Accuracy: nan
- Overall Accuracy: nan
- Accuracy Object: nan
- Iou Object: 0.0

## 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: 6e-05
- train_batch_size: 2
- eval_batch_size: 2
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 50

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Object | Iou Object |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:---------------:|:----------:|
| 0.2499        | 0.24  | 20   | 0.4007          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1703        | 0.49  | 40   | 0.1925          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1665        | 0.73  | 60   | 0.1499          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1813        | 0.98  | 80   | 0.1669          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.139         | 1.22  | 100  | 0.1323          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1336        | 1.46  | 120  | 0.1200          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0994        | 1.71  | 140  | 0.1078          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1125        | 1.95  | 160  | 0.0983          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0945        | 2.2   | 180  | 0.0879          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.1448        | 2.44  | 200  | 0.0839          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0715        | 2.68  | 220  | 0.0756          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0901        | 2.93  | 240  | 0.0727          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0959        | 3.17  | 260  | 0.0615          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0609        | 3.41  | 280  | 0.0676          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0478        | 3.66  | 300  | 0.0545          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0899        | 3.9   | 320  | 0.0534          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0632        | 4.15  | 340  | 0.0509          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0601        | 4.39  | 360  | 0.0389          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0422        | 4.63  | 380  | 0.0549          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0526        | 4.88  | 400  | 0.0470          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0418        | 5.12  | 420  | 0.0410          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0505        | 5.37  | 440  | 0.0389          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0602        | 5.61  | 460  | 0.0417          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0292        | 5.85  | 480  | 0.0351          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0433        | 6.1   | 500  | 0.0327          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0478        | 6.34  | 520  | 0.0336          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0253        | 6.59  | 540  | 0.0310          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0486        | 6.83  | 560  | 0.0297          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0426        | 7.07  | 580  | 0.0320          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0253        | 7.32  | 600  | 0.0268          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0445        | 7.56  | 620  | 0.0299          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0252        | 7.8   | 640  | 0.0277          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0327        | 8.05  | 660  | 0.0246          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0258        | 8.29  | 680  | 0.0261          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0216        | 8.54  | 700  | 0.0249          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0206        | 8.78  | 720  | 0.0223          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0205        | 9.02  | 740  | 0.0223          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0204        | 9.27  | 760  | 0.0214          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0392        | 9.51  | 780  | 0.0205          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0304        | 9.76  | 800  | 0.0211          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0225        | 10.0  | 820  | 0.0203          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0154        | 10.24 | 840  | 0.0189          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0179        | 10.49 | 860  | 0.0178          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0319        | 10.73 | 880  | 0.0185          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0148        | 10.98 | 900  | 0.0181          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0204        | 11.22 | 920  | 0.0174          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0197        | 11.46 | 940  | 0.0182          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0173        | 11.71 | 960  | 0.0162          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0209        | 11.95 | 980  | 0.0174          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0251        | 12.2  | 1000 | 0.0159          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0173        | 12.44 | 1020 | 0.0165          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0153        | 12.68 | 1040 | 0.0141          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0166        | 12.93 | 1060 | 0.0163          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0394        | 13.17 | 1080 | 0.0158          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.013         | 13.41 | 1100 | 0.0140          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0141        | 13.66 | 1120 | 0.0138          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0199        | 13.9  | 1140 | 0.0148          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0132        | 14.15 | 1160 | 0.0130          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0289        | 14.39 | 1180 | 0.0141          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0141        | 14.63 | 1200 | 0.0136          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0131        | 14.88 | 1220 | 0.0143          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0116        | 15.12 | 1240 | 0.0124          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0138        | 15.37 | 1260 | 0.0124          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0119        | 15.61 | 1280 | 0.0121          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.018         | 15.85 | 1300 | 0.0138          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0142        | 16.1  | 1320 | 0.0119          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.01          | 16.34 | 1340 | 0.0119          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0133        | 16.59 | 1360 | 0.0124          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0104        | 16.83 | 1380 | 0.0113          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0142        | 17.07 | 1400 | 0.0117          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0114        | 17.32 | 1420 | 0.0121          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0131        | 17.56 | 1440 | 0.0112          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0105        | 17.8  | 1460 | 0.0111          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0096        | 18.05 | 1480 | 0.0115          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0127        | 18.29 | 1500 | 0.0117          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0094        | 18.54 | 1520 | 0.0106          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0091        | 18.78 | 1540 | 0.0107          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0099        | 19.02 | 1560 | 0.0106          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0105        | 19.27 | 1580 | 0.0106          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0082        | 19.51 | 1600 | 0.0095          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0095        | 19.76 | 1620 | 0.0097          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0089        | 20.0  | 1640 | 0.0096          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0092        | 20.24 | 1660 | 0.0096          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0259        | 20.49 | 1680 | 0.0100          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0152        | 20.73 | 1700 | 0.0101          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0108        | 20.98 | 1720 | 0.0096          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.009         | 21.22 | 1740 | 0.0094          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0116        | 21.46 | 1760 | 0.0099          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0094        | 21.71 | 1780 | 0.0095          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.012         | 21.95 | 1800 | 0.0098          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0079        | 22.2  | 1820 | 0.0094          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0074        | 22.44 | 1840 | 0.0093          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0088        | 22.68 | 1860 | 0.0088          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0178        | 22.93 | 1880 | 0.0096          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0103        | 23.17 | 1900 | 0.0090          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0117        | 23.41 | 1920 | 0.0086          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0144        | 23.66 | 1940 | 0.0091          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0086        | 23.9  | 1960 | 0.0088          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0118        | 24.15 | 1980 | 0.0093          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0103        | 24.39 | 2000 | 0.0098          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0094        | 24.63 | 2020 | 0.0085          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 24.88 | 2040 | 0.0087          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0118        | 25.12 | 2060 | 0.0087          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0076        | 25.37 | 2080 | 0.0082          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0093        | 25.61 | 2100 | 0.0082          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0091        | 25.85 | 2120 | 0.0082          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.017         | 26.1  | 2140 | 0.0085          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0067        | 26.34 | 2160 | 0.0087          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0072        | 26.59 | 2180 | 0.0081          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.007         | 26.83 | 2200 | 0.0084          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0099        | 27.07 | 2220 | 0.0083          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0101        | 27.32 | 2240 | 0.0084          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0073        | 27.56 | 2260 | 0.0084          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0079        | 27.8  | 2280 | 0.0076          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0071        | 28.05 | 2300 | 0.0077          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 28.29 | 2320 | 0.0074          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0091        | 28.54 | 2340 | 0.0084          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.008         | 28.78 | 2360 | 0.0081          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 29.02 | 2380 | 0.0079          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0079        | 29.27 | 2400 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0102        | 29.51 | 2420 | 0.0077          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0074        | 29.76 | 2440 | 0.0079          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0096        | 30.0  | 2460 | 0.0076          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0093        | 30.24 | 2480 | 0.0078          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0052        | 30.49 | 2500 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0072        | 30.73 | 2520 | 0.0078          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0066        | 30.98 | 2540 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0077        | 31.22 | 2560 | 0.0076          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0073        | 31.46 | 2580 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 31.71 | 2600 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0063        | 31.95 | 2620 | 0.0072          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0055        | 32.2  | 2640 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0081        | 32.44 | 2660 | 0.0075          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0149        | 32.68 | 2680 | 0.0076          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0107        | 32.93 | 2700 | 0.0071          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.007         | 33.17 | 2720 | 0.0071          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0061        | 33.41 | 2740 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0092        | 33.66 | 2760 | 0.0076          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 33.9  | 2780 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0059        | 34.15 | 2800 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0081        | 34.39 | 2820 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.009         | 34.63 | 2840 | 0.0072          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0068        | 34.88 | 2860 | 0.0070          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 35.12 | 2880 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0053        | 35.37 | 2900 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0086        | 35.61 | 2920 | 0.0072          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0062        | 35.85 | 2940 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0062        | 36.1  | 2960 | 0.0071          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0052        | 36.34 | 2980 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 36.59 | 3000 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0048        | 36.83 | 3020 | 0.0070          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0076        | 37.07 | 3040 | 0.0073          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0098        | 37.32 | 3060 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0071        | 37.56 | 3080 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0067        | 37.8  | 3100 | 0.0071          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0072        | 38.05 | 3120 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0076        | 38.29 | 3140 | 0.0070          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0053        | 38.54 | 3160 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 38.78 | 3180 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0057        | 39.02 | 3200 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0063        | 39.27 | 3220 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0063        | 39.51 | 3240 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0086        | 39.76 | 3260 | 0.0069          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0056        | 40.0  | 3280 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.005         | 40.24 | 3300 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0058        | 40.49 | 3320 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0047        | 40.73 | 3340 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 40.98 | 3360 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0087        | 41.22 | 3380 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0054        | 41.46 | 3400 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0058        | 41.71 | 3420 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0058        | 41.95 | 3440 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0054        | 42.2  | 3460 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0055        | 42.44 | 3480 | 0.0063          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0047        | 42.68 | 3500 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0075        | 42.93 | 3520 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0052        | 43.17 | 3540 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0062        | 43.41 | 3560 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0062        | 43.66 | 3580 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0091        | 43.9  | 3600 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0061        | 44.15 | 3620 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0047        | 44.39 | 3640 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0056        | 44.63 | 3660 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.005         | 44.88 | 3680 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.005         | 45.12 | 3700 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0053        | 45.37 | 3720 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0074        | 45.61 | 3740 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.007         | 45.85 | 3760 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0047        | 46.1  | 3780 | 0.0063          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0047        | 46.34 | 3800 | 0.0061          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0058        | 46.59 | 3820 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 46.83 | 3840 | 0.0067          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0044        | 47.07 | 3860 | 0.0063          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0049        | 47.32 | 3880 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0091        | 47.56 | 3900 | 0.0065          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0046        | 47.8  | 3920 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0055        | 48.05 | 3940 | 0.0063          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0045        | 48.29 | 3960 | 0.0062          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.006         | 48.54 | 3980 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0074        | 48.78 | 4000 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0046        | 49.02 | 4020 | 0.0064          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.006         | 49.27 | 4040 | 0.0063          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0057        | 49.51 | 4060 | 0.0068          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0069        | 49.76 | 4080 | 0.0066          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |
| 0.0064        | 50.0  | 4100 | 0.0061          | 0.0      | nan           | nan              | nan             | 0.0        |


### Framework versions

- Transformers 4.28.1
- Pytorch 2.0.0+cu118
- Datasets 2.11.0
- Tokenizers 0.13.3

{"license": "other", "tags": ["vision", "image-segmentation", "generated_from_trainer"], "model-index": [{"name": "segformer-b0-finetuned-xorder-dish-segmentation-trial", "results": []}]}
transformers pytorch segformer vision image-segmentation generated_from_trainer license:other endpoints_compatible region:us
TAGS
#transformers #pytorch #segformer #vision #image-segmentation #generated_from_trainer #license-other #endpoints_compatible #region-us 

segformer-b0-finetuned-xorder-dish-segmentation-trial
=====================================================


This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the vhug/xorder\_dish dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:


* Loss: 0.0061
* Mean Iou: 0.0
* Mean Accuracy: nan
* Overall Accuracy: nan
* Accuracy Object: nan
* Iou Object: 0.0


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: 6e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 50


### Training results



### Framework versions


* Transformers 4.28.1
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.11.0
* Tokenizers 0.13.3



### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 6e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 50 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.1
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.11.0
* Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #segformer #vision #image-segmentation #generated_from_trainer #license-other #endpoints_compatible #region-us 
 ### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 6e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 50 ### Training results ### Framework versions


* Transformers 4.28.1
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.11.0
* Tokenizers 0.13.3
TAGS
#transformers #pytorch #segformer #vision #image-segmentation #generated_from_trainer #license-other #endpoints_compatible #region-us 
### Training hyperparameters


The following hyperparameters were used during training:


* learning\_rate: 6e-05
* train\_batch\_size: 2
* eval\_batch\_size: 2
* seed: 42
* optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
* lr\_scheduler\_type: linear
* num\_epochs: 50### Training results### Framework versions


* Transformers 4.28.1
* Pytorch 2.0.0+cu118
* Datasets 2.11.0
* Tokenizers 0.13.3