Hugging Face's logo

qubvel-hf
/
rtdetr-r50-cppe5-finetune-use_focal-False

Safetensors
rt_detr
Generated from Trainer
Model card Files Community
rtdetr-r50-cppe5-finetune-use_focal-False / README.md
qubvel-hf's picture
qubvel-hf HF staff
End of training
0bb730f verified
preview code
|
raw
history blame
12.7 kB
metadata
license: apache-2.0
base_model: PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: rtdetr-r50-cppe5-finetune-use_focal-False
    results: []

rtdetr-r50-cppe5-finetune-use_focal-False

This model is a fine-tuned version of PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 5.9218
  • Map: 0.3752
  • Map 50: 0.5265
  • Map 75: 0.4224
  • Map Small: 0.6103
  • Map Medium: 0.4091
  • Map Large: 0.5522
  • Mar 1: 0.3993
  • Mar 10: 0.7339
  • Mar 100: 0.7986
  • Mar Small: 0.7494
  • Mar Medium: 0.7108
  • Mar Large: 0.9271
  • Map Coverall: 0.3753
  • Mar 100 Coverall: 0.8128
  • Map Face Shield: 0.3528
  • Mar 100 Face Shield: 0.8467
  • Map Gloves: 0.319
  • Mar 100 Gloves: 0.7723
  • Map Goggles: 0.4667
  • Mar 100 Goggles: 0.775
  • Map Mask: 0.3622
  • Mar 100 Mask: 0.7864

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: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: linear
  • lr_scheduler_warmup_steps: 300
  • 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 1.0 106 24.0471 0.0066 0.0124 0.0069 0.0032 0.011 0.0084 0.0186 0.0717 0.1332 0.0557 0.0892 0.229 0.006 0.2935 0.0 0.028 0.0092 0.1991 0.0 0.0 0.0176 0.1452
No log 2.0 212 14.0932 0.0807 0.1577 0.0773 0.0348 0.0677 0.1606 0.1488 0.337 0.3981 0.1782 0.3341 0.6135 0.1593 0.6166 0.021 0.344 0.0608 0.4274 0.0303 0.1891 0.1319 0.4137
No log 3.0 318 13.2860 0.1033 0.1897 0.0986 0.0603 0.0941 0.1477 0.1938 0.3595 0.4228 0.2721 0.3335 0.6581 0.2055 0.6889 0.0416 0.3773 0.0798 0.5128 0.0479 0.1469 0.1419 0.3881
No log 4.0 424 10.7598 0.1113 0.2036 0.1048 0.091 0.0902 0.1804 0.2358 0.4236 0.4965 0.2469 0.4356 0.7288 0.2198 0.7101 0.0378 0.524 0.0983 0.5155 0.0661 0.2984 0.1344 0.4342
24.0469 5.0 530 11.5195 0.1126 0.1927 0.1137 0.1686 0.102 0.1816 0.2387 0.4267 0.4927 0.2938 0.4254 0.7416 0.217 0.7106 0.0748 0.508 0.1123 0.5228 0.0581 0.2875 0.1005 0.4347
24.0469 6.0 636 9.9747 0.138 0.2341 0.1415 0.1598 0.123 0.2096 0.2646 0.4565 0.539 0.3445 0.4726 0.7601 0.2753 0.7438 0.0713 0.548 0.1061 0.5447 0.0954 0.3766 0.1421 0.4817
24.0469 7.0 742 9.9184 0.1363 0.233 0.1403 0.1365 0.1191 0.2167 0.267 0.4522 0.5231 0.341 0.4487 0.7366 0.2782 0.7465 0.0697 0.556 0.0996 0.5516 0.1023 0.3063 0.1315 0.4553
24.0469 8.0 848 9.7247 0.1463 0.2561 0.1524 0.1711 0.1251 0.24 0.2846 0.4771 0.5495 0.3839 0.4697 0.7746 0.305 0.7424 0.0723 0.56 0.1003 0.579 0.1129 0.3641 0.1409 0.5018
24.0469 9.0 954 9.5843 0.1428 0.2487 0.1549 0.1736 0.1326 0.2182 0.2743 0.4714 0.5589 0.3942 0.4817 0.7706 0.3025 0.7484 0.084 0.5973 0.1304 0.5434 0.1006 0.375 0.0966 0.5306
9.6616 10.0 1060 9.3868 0.161 0.2745 0.1683 0.1815 0.1396 0.242 0.2883 0.4894 0.5672 0.4062 0.4967 0.7772 0.3168 0.7493 0.1275 0.632 0.1247 0.5708 0.1099 0.3734 0.1262 0.5105
9.6616 11.0 1166 9.3399 0.1547 0.2696 0.1545 0.1827 0.1214 0.2563 0.2935 0.4995 0.5729 0.3657 0.4947 0.7793 0.2687 0.7461 0.091 0.5467 0.1407 0.5584 0.1535 0.4781 0.1197 0.5352
9.6616 12.0 1272 9.2511 0.151 0.2625 0.1509 0.1655 0.1369 0.2599 0.2915 0.4833 0.5633 0.3922 0.4894 0.7828 0.2591 0.753 0.1236 0.572 0.1064 0.5598 0.1508 0.4031 0.1151 0.5288
9.6616 13.0 1378 9.3660 0.1795 0.3123 0.185 0.2092 0.1558 0.3135 0.2906 0.4945 0.5739 0.3906 0.5012 0.7681 0.3021 0.7562 0.151 0.6093 0.1284 0.5607 0.1602 0.4094 0.1558 0.5338
9.6616 14.0 1484 9.7121 0.1608 0.2758 0.1754 0.1888 0.1498 0.2211 0.3027 0.491 0.5667 0.3848 0.4918 0.7867 0.3091 0.7507 0.137 0.6173 0.1309 0.5699 0.1033 0.3734 0.1236 0.5224
7.7703 15.0 1590 9.3829 0.1735 0.3082 0.1795 0.1816 0.1703 0.255 0.3013 0.5023 0.5785 0.3995 0.5123 0.7851 0.284 0.7516 0.1921 0.624 0.111 0.5662 0.1307 0.425 0.1497 0.5256
7.7703 16.0 1696 9.7996 0.1767 0.3065 0.1815 0.1793 0.1544 0.2373 0.309 0.5112 0.5822 0.3835 0.5201 0.7888 0.3528 0.7562 0.1269 0.6173 0.1243 0.553 0.1228 0.4391 0.1566 0.5452
7.7703 17.0 1802 9.8642 0.1689 0.2962 0.1733 0.1934 0.1501 0.2263 0.3139 0.5025 0.5835 0.4012 0.5151 0.7941 0.3135 0.7544 0.1404 0.6 0.139 0.5708 0.1113 0.4609 0.1402 0.5315
7.7703 18.0 1908 9.5005 0.1839 0.3224 0.1882 0.1887 0.1634 0.2638 0.317 0.513 0.5886 0.4156 0.5216 0.7778 0.325 0.7576 0.1512 0.6173 0.1358 0.5626 0.1518 0.4594 0.1558 0.5461
6.699 19.0 2014 9.7569 0.1761 0.3125 0.1794 0.1864 0.161 0.2976 0.3078 0.4987 0.5758 0.3795 0.5069 0.7975 0.2971 0.7608 0.1542 0.5827 0.114 0.558 0.1569 0.4297 0.1585 0.5479
6.699 20.0 2120 9.8298 0.1878 0.328 0.189 0.1867 0.159 0.2966 0.311 0.5071 0.5835 0.4039 0.5116 0.7997 0.3451 0.7599 0.1478 0.612 0.1191 0.5557 0.1641 0.4484 0.1629 0.5416
6.699 21.0 2226 9.7809 0.1822 0.315 0.1913 0.18 0.1636 0.2603 0.3143 0.511 0.5844 0.4044 0.5111 0.793 0.3392 0.7567 0.1617 0.604 0.1174 0.558 0.1433 0.4531 0.1492 0.5502
6.699 22.0 2332 10.1915 0.1831 0.3242 0.1808 0.1777 0.1639 0.2464 0.3135 0.5036 0.5789 0.3989 0.5114 0.7721 0.3304 0.7567 0.1778 0.624 0.124 0.5511 0.1355 0.4016 0.1478 0.5612
6.699 23.0 2438 10.0230 0.1795 0.3247 0.1738 0.1757 0.1667 0.2382 0.3162 0.5023 0.5835 0.4075 0.518 0.7682 0.3191 0.7539 0.1626 0.6107 0.1269 0.542 0.1216 0.4594 0.1673 0.5516
6.1765 24.0 2544 10.0386 0.1765 0.3184 0.178 0.1784 0.1576 0.2469 0.3126 0.4972 0.5806 0.4138 0.5063 0.7636 0.3146 0.7521 0.1745 0.6187 0.1135 0.5539 0.1344 0.4328 0.1454 0.5457
6.1765 25.0 2650 10.2036 0.1855 0.3316 0.1806 0.1837 0.154 0.2811 0.3204 0.5076 0.5864 0.4197 0.5177 0.7589 0.3374 0.759 0.1864 0.6027 0.1212 0.5443 0.1277 0.4625 0.1546 0.5635
6.1765 26.0 2756 10.1975 0.1848 0.3283 0.1854 0.1827 0.168 0.2654 0.3155 0.511 0.581 0.4125 0.499 0.7679 0.3064 0.7608 0.1949 0.612 0.1287 0.5447 0.1375 0.4406 0.1566 0.547
6.1765 27.0 2862 10.2368 0.1864 0.3324 0.1914 0.178 0.1717 0.2878 0.3171 0.5122 0.5833 0.3902 0.5185 0.7613 0.3065 0.759 0.2008 0.612 0.1237 0.5461 0.1455 0.4531 0.1555 0.5461
6.1765 28.0 2968 10.2034 0.1857 0.3297 0.1869 0.1918 0.1673 0.2712 0.3207 0.5125 0.5904 0.4132 0.52 0.7673 0.3133 0.759 0.1976 0.6267 0.1251 0.5562 0.1392 0.4563 0.1533 0.5539
5.7542 29.0 3074 10.1788 0.1825 0.3255 0.1822 0.1735 0.1703 0.2771 0.3209 0.5056 0.5837 0.4034 0.5125 0.7695 0.2897 0.7558 0.1932 0.616 0.1255 0.5516 0.1387 0.4453 0.1652 0.5498
5.7542 30.0 3180 10.3023 0.1765 0.319 0.1787 0.1774 0.1643 0.2572 0.3181 0.5139 0.5843 0.4012 0.5167 0.7677 0.2839 0.7525 0.1903 0.6293 0.1252 0.5516 0.1252 0.4391 0.1577 0.5489

Framework versions

  • Transformers 4.45.0.dev0
  • Pytorch 2.4.0+cu121
  • Datasets 2.20.0
  • Tokenizers 0.19.1