detr_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-101 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.4203
• Map: 0.211
• Map 50: 0.4148
• Map 75: 0.1838
• Map Small: 0.0751
• Map Medium: 0.1771
• Map Large: 0.3113
• Mar 1: 0.2413
• Mar 10: 0.4141
• Mar 100: 0.4369
• Mar Small: 0.1463
• Mar Medium: 0.3822
• Mar Large: 0.589
• Map Coverall: 0.4919
• Mar 100 Coverall: 0.6775
• Map Face Shield: 0.116
• Mar 100 Face Shield: 0.4051
• Map Gloves: 0.126
• Mar 100 Gloves: 0.4067
• Map Goggles: 0.0542
• Mar 100 Goggles: 0.3062
• Map Mask: 0.2667
• Mar 100 Mask: 0.3889

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: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: cosine
• 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	2.4645	0.0227	0.0572	0.016	0.004	0.0095	0.0259	0.042	0.122	0.1707	0.0328	0.1149	0.2212	0.1014	0.5545	0.0	0.0	0.0031	0.1335	0.0	0.0	0.0091	0.1653
No log	2.0	214	2.1804	0.0448	0.1044	0.0358	0.0148	0.0316	0.0467	0.0628	0.1692	0.2066	0.0811	0.1648	0.2201	0.177	0.5851	0.0	0.0	0.0159	0.2134	0.0	0.0	0.031	0.2347
No log	3.0	321	2.5284	0.0155	0.0479	0.0083	0.0035	0.0205	0.0156	0.0308	0.1059	0.1257	0.0295	0.0967	0.1519	0.0652	0.3986	0.0	0.0	0.003	0.1237	0.0	0.0	0.0093	0.1062
No log	4.0	428	2.5653	0.0495	0.1184	0.034	0.0134	0.0368	0.0532	0.0689	0.1406	0.1473	0.0536	0.1184	0.1448	0.1843	0.4559	0.0	0.0	0.0156	0.0982	0.0	0.0	0.0475	0.1827
2.1715	5.0	535	2.0014	0.0562	0.1325	0.0429	0.0107	0.0506	0.062	0.071	0.1755	0.208	0.0996	0.1643	0.2142	0.2171	0.5464	0.004	0.0051	0.0111	0.2196	0.0	0.0	0.0488	0.2689
2.1715	6.0	642	2.0494	0.0742	0.1766	0.0547	0.0253	0.0715	0.0841	0.0918	0.1821	0.1947	0.0776	0.147	0.2081	0.2231	0.5293	0.014	0.0101	0.037	0.1933	0.0	0.0	0.0969	0.2409
2.1715	7.0	749	1.9789	0.0762	0.1757	0.0609	0.0175	0.0563	0.0979	0.0947	0.1935	0.2099	0.0754	0.14	0.2697	0.2697	0.5482	0.0068	0.0405	0.0326	0.2263	0.0	0.0	0.072	0.2347
2.1715	8.0	856	1.7979	0.1115	0.2421	0.0963	0.0385	0.0838	0.1233	0.1205	0.2413	0.2577	0.1064	0.2004	0.2981	0.366	0.6	0.0318	0.1734	0.0442	0.2375	0.0	0.0	0.1154	0.2778
2.1715	9.0	963	1.7814	0.106	0.2485	0.0782	0.0298	0.0914	0.1249	0.1282	0.2654	0.291	0.1279	0.2449	0.3136	0.3169	0.6149	0.0396	0.2443	0.0369	0.2661	0.0053	0.0277	0.1316	0.3022
1.6797	10.0	1070	1.7592	0.12	0.2686	0.09	0.0538	0.0951	0.1547	0.1463	0.2745	0.2955	0.1219	0.2298	0.3636	0.348	0.5896	0.0404	0.2418	0.0448	0.2746	0.0066	0.0815	0.16	0.2902
1.6797	11.0	1177	1.6620	0.1444	0.3101	0.118	0.0517	0.107	0.1972	0.1605	0.3127	0.3286	0.109	0.2746	0.4274	0.4222	0.636	0.0764	0.3304	0.0504	0.2683	0.0125	0.0846	0.1602	0.3236
1.6797	12.0	1284	1.6521	0.1496	0.3058	0.1316	0.0668	0.1276	0.195	0.179	0.3412	0.3661	0.1314	0.3048	0.4696	0.3977	0.659	0.0678	0.3316	0.0651	0.3304	0.0155	0.1677	0.2017	0.3418
1.6797	13.0	1391	1.6103	0.1557	0.3242	0.1339	0.0619	0.1241	0.2161	0.1805	0.3549	0.3805	0.1434	0.3194	0.49	0.4414	0.6509	0.0615	0.3734	0.0656	0.3049	0.0273	0.2446	0.1827	0.3284
1.6797	14.0	1498	1.5562	0.1555	0.331	0.1264	0.0774	0.1244	0.2154	0.1817	0.3534	0.3801	0.1578	0.3145	0.4972	0.4226	0.6482	0.0506	0.3278	0.0645	0.3357	0.025	0.2231	0.215	0.3658
1.4442	15.0	1605	1.5950	0.1646	0.3338	0.1427	0.0654	0.1243	0.2369	0.2009	0.3721	0.3948	0.1344	0.3278	0.5394	0.4499	0.6252	0.0607	0.4101	0.0827	0.354	0.0168	0.2462	0.2129	0.3387
1.4442	16.0	1712	1.5378	0.1787	0.3643	0.1506	0.0709	0.1506	0.2531	0.2191	0.3931	0.4166	0.1542	0.3543	0.5625	0.4758	0.6631	0.0755	0.4241	0.0807	0.3272	0.0301	0.3092	0.2316	0.3596
1.4442	17.0	1819	1.5125	0.1918	0.3755	0.1708	0.0788	0.1531	0.2661	0.223	0.3882	0.413	0.1521	0.3452	0.5525	0.4683	0.6541	0.1277	0.3949	0.0788	0.3647	0.0524	0.3031	0.2319	0.348
1.4442	18.0	1926	1.5578	0.1828	0.3717	0.1554	0.0728	0.1433	0.2664	0.2173	0.3768	0.4014	0.1351	0.3382	0.5489	0.4573	0.645	0.1133	0.4013	0.0831	0.3719	0.0463	0.2662	0.214	0.3227
1.2711	19.0	2033	1.5281	0.183	0.3667	0.1594	0.0701	0.1424	0.269	0.2141	0.382	0.4056	0.1545	0.3369	0.5538	0.4556	0.6459	0.102	0.3759	0.0856	0.3804	0.0421	0.2723	0.2295	0.3533
1.2711	20.0	2140	1.4865	0.1904	0.3761	0.1706	0.0691	0.1571	0.2782	0.2229	0.3888	0.4176	0.147	0.3621	0.5556	0.4628	0.6491	0.1048	0.3962	0.1006	0.3929	0.0512	0.2923	0.2326	0.3578
1.2711	21.0	2247	1.4419	0.1998	0.3915	0.1805	0.0764	0.1666	0.2851	0.2175	0.402	0.426	0.1665	0.3647	0.5649	0.484	0.6622	0.097	0.3835	0.1045	0.4129	0.053	0.2815	0.2604	0.3898
1.2711	22.0	2354	1.4334	0.2005	0.3988	0.1731	0.0784	0.1593	0.2923	0.2251	0.4072	0.4286	0.1525	0.3701	0.5665	0.4877	0.6662	0.1069	0.4051	0.1085	0.392	0.0421	0.2908	0.2574	0.3889
1.2711	23.0	2461	1.4424	0.1944	0.3864	0.1668	0.0766	0.1589	0.2875	0.2263	0.3953	0.4195	0.1527	0.3595	0.5552	0.4836	0.6676	0.0897	0.3924	0.1088	0.3929	0.0426	0.2738	0.2471	0.3707
1.1557	24.0	2568	1.4330	0.1985	0.3946	0.1749	0.0721	0.1629	0.2972	0.2302	0.4083	0.4291	0.1512	0.3689	0.5678	0.4795	0.6653	0.0962	0.3899	0.1172	0.4027	0.0416	0.3015	0.2579	0.3862
1.1557	25.0	2675	1.4414	0.2055	0.4042	0.1823	0.0726	0.1736	0.2998	0.2395	0.4119	0.4336	0.1429	0.3867	0.5743	0.4858	0.6671	0.0996	0.4051	0.128	0.4031	0.0504	0.3031	0.2637	0.3898
1.1557	26.0	2782	1.4282	0.2074	0.4059	0.1823	0.0727	0.1728	0.3052	0.2407	0.4168	0.4361	0.1469	0.3789	0.5882	0.4905	0.6766	0.1144	0.4089	0.126	0.4071	0.0521	0.3046	0.2542	0.3831
1.1557	27.0	2889	1.4217	0.2071	0.404	0.1879	0.0721	0.1745	0.3031	0.2395	0.4148	0.4359	0.1493	0.3809	0.5853	0.4924	0.6806	0.115	0.4051	0.1235	0.4134	0.0481	0.2954	0.2564	0.3849
1.1557	28.0	2996	1.4227	0.21	0.4135	0.1839	0.0737	0.1748	0.309	0.2423	0.4133	0.4385	0.1474	0.3828	0.5933	0.4903	0.6757	0.1144	0.4051	0.1268	0.4089	0.0532	0.3108	0.2652	0.392
1.0809	29.0	3103	1.4192	0.2106	0.4139	0.1833	0.0746	0.1768	0.3106	0.2414	0.4134	0.4373	0.146	0.3822	0.5903	0.4915	0.6779	0.1161	0.4051	0.1261	0.4076	0.0537	0.3077	0.2654	0.388
1.0809	30.0	3210	1.4203	0.211	0.4148	0.1838	0.0751	0.1771	0.3113	0.2413	0.4141	0.4369	0.1463	0.3822	0.589	0.4919	0.6775	0.116	0.4051	0.126	0.4067	0.0542	0.3062	0.2667	0.3889

Framework versions

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0