transformers tensorboard safetensors segformer vision image-segmentation generated_from_trainer base_model:nvidia/mit-b0 license:other endpoints_compatible region:us
---
license: other
base_model: nvidia/mit-b0
tags:
- vision
- image-segmentation
- generated_from_trainer
model-index:
- name: segformer-b0-finetuned-segments-dots-1
  results: []
---

<!-- 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-segments-dots-1

This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the rohan8020/test dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0000
- Mean Iou: 0.0
- Mean Accuracy: nan
- Overall Accuracy: nan
- Accuracy Unlabeled: nan
- Accuracy Dots: nan
- Iou Unlabeled: 0.0
- Iou Dots: 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: 250

### Training results

| Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Unlabeled | Accuracy Dots | Iou Unlabeled | Iou Dots |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:------------------:|:-------------:|:-------------:|:--------:|
| 0.0029        | 4.0   | 20   | 0.0122          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0004        | 8.0   | 40   | 0.0010          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0003        | 12.0  | 60   | 0.0004          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0003        | 16.0  | 80   | 0.0003          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0003        | 20.0  | 100  | 0.0002          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0002        | 24.0  | 120  | 0.0002          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 28.0  | 140  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0002        | 32.0  | 160  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 36.0  | 180  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 40.0  | 200  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0002        | 44.0  | 220  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 48.0  | 240  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 52.0  | 260  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 56.0  | 280  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 60.0  | 300  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 64.0  | 320  | 0.0001          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 68.0  | 340  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 72.0  | 360  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 76.0  | 380  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 80.0  | 400  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 84.0  | 420  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 88.0  | 440  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0001        | 92.0  | 460  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 96.0  | 480  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 100.0 | 500  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 104.0 | 520  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 108.0 | 540  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 112.0 | 560  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 116.0 | 580  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 120.0 | 600  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 124.0 | 620  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 128.0 | 640  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 132.0 | 660  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 136.0 | 680  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 140.0 | 700  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 144.0 | 720  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 148.0 | 740  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 152.0 | 760  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 156.0 | 780  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 160.0 | 800  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 164.0 | 820  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 168.0 | 840  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 172.0 | 860  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 176.0 | 880  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 180.0 | 900  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 184.0 | 920  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 188.0 | 940  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 192.0 | 960  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 196.0 | 980  | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 200.0 | 1000 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 204.0 | 1020 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 208.0 | 1040 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 212.0 | 1060 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 216.0 | 1080 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 220.0 | 1100 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 224.0 | 1120 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 228.0 | 1140 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 232.0 | 1160 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 236.0 | 1180 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 240.0 | 1200 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 244.0 | 1220 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |
| 0.0           | 248.0 | 1240 | 0.0000          | 0.0      | nan           | nan              | nan                | nan           | 0.0           | 0.0      |


### Framework versions

- Transformers 4.37.0
- Pytorch 2.1.0+cu121
- Datasets 2.16.1
- Tokenizers 0.15.0
