Hugging Face's logo

furion-123
/
deformable_detr_finetuned_rsna_2018

TensorBoard
Safetensors
deformable_detr
Generated from Trainer
Model card Files Metrics Community
deformable_detr_finetuned_rsna_2018 / README.md
furion-123's picture
furion-123
End of training
39b73fa verified
preview code
|
raw
history blame
8.41 kB
metadata
license: apache-2.0
base_model: SenseTime/deformable-detr
tags:
  - generated_from_trainer
datasets:
  - imagefolder
model-index:
  - name: deformable_detr_finetuned_rsna_2018
    results: []

deformable_detr_finetuned_rsna_2018

This model is a fine-tuned version of SenseTime/deformable-detr on the imagefolder dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 1.1784
  • Map: 0.1070
  • Map 50: 0.2451
  • Map 75: 0.0775
  • Map Small: 0.0225
  • Map Medium: 0.1112
  • Map Large: 0.1525
  • Mar 1: 0.1582
  • Mar 10: 0.4060
  • Mar 100: 0.6497
  • Mar Small: 0.3167
  • Mar Medium: 0.6607
  • Mar Large: 0.7767
  • Map Pneumonia: 0.1070
  • Mar 100 Pneumonia: 0.6497

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: 16
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • 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 Pneumonia Mar 100 Pneumonia
No log 1.0 301 1.5776 0.0290 0.0947 0.0092 0.0027 0.0320 0.0329 0.0576 0.2553 0.4849 0.0667 0.4968 0.6628 0.0290 0.4849
1.8843 2.0 602 1.5194 0.0623 0.1806 0.0287 0.0285 0.0565 0.2087 0.0932 0.2880 0.4894 0.0900 0.5034 0.6349 0.0623 0.4894
1.8843 3.0 903 1.4116 0.0840 0.2315 0.0439 0.0162 0.0785 0.2462 0.1110 0.3184 0.5424 0.1300 0.5573 0.6884 0.0840 0.5424
1.4595 4.0 1204 1.4335 0.0640 0.1683 0.0328 0.0366 0.0652 0.1351 0.1041 0.3313 0.5402 0.0900 0.5573 0.6907 0.0640 0.5402
1.4125 5.0 1505 1.4249 0.0681 0.1879 0.0344 0.0517 0.0653 0.1600 0.1137 0.3120 0.5298 0.1133 0.5424 0.7000 0.0681 0.5298
1.4125 6.0 1806 1.4030 0.0620 0.1636 0.0316 0.0570 0.0615 0.1675 0.1269 0.3244 0.5518 0.1067 0.5659 0.7279 0.0620 0.5518
1.396 7.0 2107 1.3371 0.0755 0.2010 0.0418 0.0611 0.0794 0.2684 0.1149 0.3116 0.5708 0.2333 0.5834 0.6860 0.0755 0.5708
1.396 8.0 2408 1.3428 0.0761 0.2083 0.0380 0.0438 0.0785 0.2026 0.1238 0.3190 0.5712 0.1633 0.5868 0.7070 0.0761 0.5712
1.3424 9.0 2709 1.3000 0.0720 0.1792 0.0420 0.0746 0.0739 0.1360 0.1348 0.3385 0.5867 0.2000 0.5985 0.7442 0.0720 0.5867
1.3113 10.0 3010 1.2955 0.0774 0.1925 0.0482 0.0407 0.0759 0.1505 0.1356 0.3511 0.5915 0.2233 0.6027 0.7419 0.0774 0.5915
1.3113 11.0 3311 1.2706 0.0902 0.2191 0.0595 0.0668 0.0904 0.1601 0.1418 0.3588 0.6133 0.1933 0.6305 0.7419 0.0902 0.6133
1.2808 12.0 3612 1.2623 0.0870 0.2131 0.0593 0.0560 0.0900 0.1509 0.1356 0.3449 0.6041 0.25 0.6141 0.7558 0.0870 0.6041
1.2808 13.0 3913 1.2412 0.0940 0.2286 0.0562 0.0285 0.0996 0.1058 0.1470 0.3843 0.6159 0.2567 0.6283 0.7488 0.0940 0.6159
1.2554 14.0 4214 1.2547 0.0838 0.2087 0.0590 0.0256 0.0949 0.1144 0.1482 0.3704 0.6174 0.2567 0.6305 0.7442 0.0838 0.6174
1.2427 15.0 4515 1.2478 0.0905 0.2212 0.0563 0.0814 0.1071 0.1178 0.1474 0.3770 0.6203 0.2200 0.6354 0.7558 0.0905 0.6203
1.2427 16.0 4816 1.2225 0.0972 0.2415 0.0638 0.0354 0.1005 0.1391 0.1513 0.3754 0.6246 0.2833 0.6378 0.7372 0.0972 0.6246
1.2246 17.0 5117 1.2105 0.0999 0.2357 0.0755 0.0248 0.1057 0.1150 0.1530 0.3981 0.6244 0.2800 0.6339 0.7744 0.0999 0.6244
1.2246 18.0 5418 1.2324 0.0813 0.1970 0.0535 0.0207 0.0854 0.1488 0.1209 0.3621 0.6176 0.2967 0.6293 0.7302 0.0813 0.6176
1.2085 19.0 5719 1.1992 0.1033 0.2369 0.0718 0.0431 0.1040 0.1668 0.1598 0.4002 0.6366 0.2900 0.6490 0.7605 0.1033 0.6366
1.1883 20.0 6020 1.2163 0.0978 0.2356 0.0640 0.0291 0.1030 0.1321 0.1545 0.3994 0.6282 0.2767 0.6410 0.7512 0.0978 0.6282
1.1883 21.0 6321 1.2100 0.0995 0.2346 0.0701 0.0353 0.1059 0.1336 0.1547 0.3983 0.6311 0.2567 0.6446 0.7628 0.0995 0.6311
1.1775 22.0 6622 1.1979 0.1014 0.2343 0.0735 0.0210 0.1080 0.1287 0.1636 0.3915 0.6333 0.3000 0.6446 0.7581 0.1014 0.6333
1.1775 23.0 6923 1.1840 0.1019 0.2410 0.0697 0.0213 0.1050 0.1525 0.1615 0.4000 0.6427 0.3100 0.6551 0.7558 0.1019 0.6427
1.1678 24.0 7224 1.1822 0.1066 0.2445 0.0802 0.0245 0.1113 0.1572 0.1689 0.4021 0.6487 0.3200 0.6612 0.7581 0.1066 0.6487
1.1604 25.0 7525 1.1796 0.1042 0.2409 0.0773 0.0253 0.1082 0.1478 0.1660 0.3954 0.6482 0.2933 0.6605 0.7791 0.1042 0.6482
1.1604 26.0 7826 1.1830 0.1035 0.2390 0.0771 0.0189 0.1084 0.1452 0.1615 0.3921 0.6395 0.3200 0.6502 0.7605 0.1035 0.6395
1.1551 27.0 8127 1.1789 0.1082 0.2489 0.0823 0.0236 0.1139 0.1521 0.1636 0.3959 0.6497 0.3033 0.6624 0.7698 0.1082 0.6497
1.1551 28.0 8428 1.1784 0.1057 0.2429 0.0764 0.0223 0.1104 0.1471 0.1561 0.4033 0.6482 0.3133 0.6600 0.7698 0.1057 0.6482
1.1471 29.0 8729 1.1783 0.1068 0.2452 0.0773 0.0222 0.1114 0.1501 0.1576 0.4054 0.6480 0.3133 0.6595 0.7721 0.1068 0.6480
1.1449 30.0 9030 1.1784 0.1070 0.2451 0.0775 0.0225 0.1112 0.1525 0.1582 0.4060 0.6497 0.3167 0.6607 0.7767 0.1070 0.6497

Framework versions

  • Transformers 4.43.3
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1