
<!-- 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. -->

# copiapoasegmentation

This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the aghent/copiapoa-semantic-v2 dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.1039
- Mean Iou: 0.0
- Mean Accuracy: nan
- Overall Accuracy: nan
- Accuracy Copiapoa: nan
- Iou Copiapoa: 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: 0.5
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 1

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Copiapoa | Iou Copiapoa |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:-----------------:|:------------:|
| 0.2444        | 0.01  | 20   | 5.0470          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.3612        | 0.02  | 40   | 0.8679          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.5271        | 0.03  | 60   | 0.8829          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0688        | 0.04  | 80   | 0.1301          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0651        | 0.05  | 100  | 0.1053          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1459        | 0.06  | 120  | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1192        | 0.07  | 140  | 0.1044          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1747        | 0.08  | 160  | 0.1068          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0807        | 0.09  | 180  | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0701        | 0.1   | 200  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0909        | 0.11  | 220  | 0.1043          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0866        | 0.12  | 240  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1688        | 0.13  | 260  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0664        | 0.14  | 280  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1137        | 0.15  | 300  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1783        | 0.16  | 320  | 0.1044          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1267        | 0.17  | 340  | 0.1049          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0606        | 0.18  | 360  | 0.1086          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0847        | 0.19  | 380  | 0.1065          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0734        | 0.2   | 400  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0302        | 0.21  | 420  | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0815        | 0.22  | 440  | 0.1062          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0639        | 0.23  | 460  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1039        | 0.24  | 480  | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0703        | 0.25  | 500  | 0.1046          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1696        | 0.26  | 520  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1308        | 0.27  | 540  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0673        | 0.28  | 560  | 0.1070          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1913        | 0.29  | 580  | 0.1048          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0324        | 0.3   | 600  | 0.1043          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1178        | 0.31  | 620  | 0.1053          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0977        | 0.32  | 640  | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1711        | 0.33  | 660  | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1388        | 0.34  | 680  | 0.1059          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1434        | 0.35  | 700  | 0.1060          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0711        | 0.36  | 720  | 0.1075          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1017        | 0.37  | 740  | 0.1060          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.2191        | 0.38  | 760  | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0877        | 0.39  | 780  | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1571        | 0.4   | 800  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0726        | 0.41  | 820  | 0.1043          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1566        | 0.42  | 840  | 0.1046          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1165        | 0.43  | 860  | 0.1069          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0921        | 0.44  | 880  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1851        | 0.45  | 900  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0553        | 0.46  | 920  | 0.1046          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.2055        | 0.47  | 940  | 0.1056          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1784        | 0.48  | 960  | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0817        | 0.49  | 980  | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0789        | 0.5   | 1000 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1644        | 0.51  | 1020 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.3311        | 0.52  | 1040 | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1518        | 0.53  | 1060 | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0654        | 0.54  | 1080 | 0.1049          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1069        | 0.55  | 1100 | 0.1043          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0489        | 0.56  | 1120 | 0.1044          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.126         | 0.57  | 1140 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.076         | 0.58  | 1160 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0609        | 0.59  | 1180 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0781        | 0.6   | 1200 | 0.1047          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0471        | 0.61  | 1220 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0806        | 0.62  | 1240 | 0.1048          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0519        | 0.63  | 1260 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0904        | 0.64  | 1280 | 0.1051          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0963        | 0.65  | 1300 | 0.1051          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1206        | 0.66  | 1320 | 0.1053          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1104        | 0.67  | 1340 | 0.1045          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.062         | 0.68  | 1360 | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0895        | 0.69  | 1380 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1593        | 0.7   | 1400 | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0922        | 0.71  | 1420 | 0.1044          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0676        | 0.72  | 1440 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0854        | 0.73  | 1460 | 0.1046          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0498        | 0.74  | 1480 | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0677        | 0.75  | 1500 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1298        | 0.76  | 1520 | 0.1049          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1202        | 0.77  | 1540 | 0.1044          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0737        | 0.78  | 1560 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0238        | 0.79  | 1580 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.106         | 0.8   | 1600 | 0.1042          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.142         | 0.81  | 1620 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0753        | 0.82  | 1640 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.157         | 0.83  | 1660 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1181        | 0.84  | 1680 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0758        | 0.85  | 1700 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0966        | 0.86  | 1720 | 0.1041          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1137        | 0.87  | 1740 | 0.1043          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0362        | 0.88  | 1760 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1495        | 0.89  | 1780 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0933        | 0.9   | 1800 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1285        | 0.91  | 1820 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0479        | 0.92  | 1840 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1065        | 0.93  | 1860 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1133        | 0.94  | 1880 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.129         | 0.95  | 1900 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.2114        | 0.96  | 1920 | 0.1040          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0646        | 0.97  | 1940 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1375        | 0.98  | 1960 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.0402        | 0.99  | 1980 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |
| 0.1113        | 1.0   | 2000 | 0.1039          | 0.0      | nan           | nan              | nan               | 0.0          |


### Framework versions

- Transformers 4.35.2
- Pytorch 2.1.0
- Datasets 2.15.0
- Tokenizers 0.15.0

{"license": "other", "tags": ["vision", "image-segmentation", "generated_from_trainer"], "base_model": "nvidia/mit-b0", "model-index": [{"name": "copiapoasegmentation", "results": []}]}
transformers safetensors segformer vision image-segmentation generated_from_trainer base_model:nvidia/mit-b0 license:other endpoints_compatible region:us