Hugging Face's logo

sungile
/
custom-object-masking_v4-2

Image Segmentation
Transformers
Safetensors
segformer
vision
Generated from Trainer
Inference Endpoints
Model card Files Community
custom-object-masking_v4-2 / README.md
sungile's picture
sungile
End of training
7863a9d verified
preview code
|
raw
history blame
27.9 kB
metadata
library_name: transformers
license: other
base_model: nvidia/mit-b0
tags:
  - vision
  - image-segmentation
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: custom-object-masking_v4-2
    results: []

custom-object-masking_v4-2

This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the sungile/custom-object-masking_v4-2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

  • Loss: 0.1269
  • Mean Iou: 0.3975
  • Mean Accuracy: 0.7950
  • Overall Accuracy: 0.7950
  • Accuracy Unknown: nan
  • Accuracy Background: 0.7950
  • Accuracy Object: nan
  • Iou Unknown: 0.0
  • Iou Background: 0.7950
  • Iou Object: nan

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: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
  • lr_scheduler_type: linear
  • num_epochs: 13

Training results

Training Loss Epoch Step Validation Loss Mean Iou Mean Accuracy Overall Accuracy Accuracy Unknown Accuracy Background Accuracy Object Iou Unknown Iou Background Iou Object
0.8127 0.1 20 0.9327 0.2754 0.8263 0.8263 nan 0.8263 nan 0.0 0.8263 0.0
0.6503 0.2 40 0.6689 0.2613 0.7839 0.7839 nan 0.7839 nan 0.0 0.7839 0.0
0.6507 0.3 60 0.4836 0.1995 0.5986 0.5986 nan 0.5986 nan 0.0 0.5986 0.0
0.4163 0.4 80 0.4203 0.3465 0.6930 0.6930 nan 0.6930 nan 0.0 0.6930 nan
0.3638 0.5 100 0.3720 0.3254 0.6509 0.6509 nan 0.6509 nan 0.0 0.6509 nan
0.2634 0.6 120 0.4453 0.4028 0.8057 0.8057 nan 0.8057 nan 0.0 0.8057 nan
0.3585 0.7 140 0.3352 0.2434 0.4867 0.4867 nan 0.4867 nan 0.0 0.4867 nan
0.2618 0.8 160 0.3338 0.3888 0.7776 0.7776 nan 0.7776 nan 0.0 0.7776 nan
0.3289 0.9 180 0.2733 0.3065 0.6130 0.6130 nan 0.6130 nan 0.0 0.6130 nan
0.3336 1.0 200 0.2792 0.3764 0.7527 0.7527 nan 0.7527 nan 0.0 0.7527 nan
0.2173 1.1 220 0.2326 0.3132 0.6264 0.6264 nan 0.6264 nan 0.0 0.6264 nan
0.1413 1.2 240 0.2333 0.2246 0.4491 0.4491 nan 0.4491 nan 0.0 0.4491 nan
0.1734 1.3 260 0.2404 0.3939 0.7879 0.7879 nan 0.7879 nan 0.0 0.7879 nan
0.2347 1.4 280 0.2115 0.3504 0.7007 0.7007 nan 0.7007 nan 0.0 0.7007 nan
0.1318 1.5 300 0.1818 0.3459 0.6918 0.6918 nan 0.6918 nan 0.0 0.6918 nan
0.1345 1.6 320 0.1732 0.3340 0.6681 0.6681 nan 0.6681 nan 0.0 0.6681 nan
0.1137 1.7 340 0.1792 0.3690 0.7380 0.7380 nan 0.7380 nan 0.0 0.7380 nan
0.2012 1.8 360 0.1758 0.3627 0.7255 0.7255 nan 0.7255 nan 0.0 0.7255 nan
0.1846 1.9 380 0.1661 0.3545 0.7091 0.7091 nan 0.7091 nan 0.0 0.7091 nan
0.2975 2.0 400 0.1639 0.3601 0.7201 0.7201 nan 0.7201 nan 0.0 0.7201 nan
0.1781 2.1 420 0.1570 0.3175 0.6350 0.6350 nan 0.6350 nan 0.0 0.6350 nan
0.0883 2.2 440 0.1468 0.3439 0.6878 0.6878 nan 0.6878 nan 0.0 0.6878 nan
0.1184 2.3 460 0.1466 0.3646 0.7293 0.7293 nan 0.7293 nan 0.0 0.7293 nan
0.1247 2.4 480 0.1476 0.3527 0.7054 0.7054 nan 0.7054 nan 0.0 0.7054 nan
0.1346 2.5 500 0.1912 0.4292 0.8585 0.8585 nan 0.8585 nan 0.0 0.8585 nan
0.0743 2.6 520 0.1441 0.3591 0.7183 0.7183 nan 0.7183 nan 0.0 0.7183 nan
0.2979 2.7 540 0.1396 0.3757 0.7515 0.7515 nan 0.7515 nan 0.0 0.7515 nan
0.2531 2.8 560 0.1382 0.3805 0.7609 0.7609 nan 0.7609 nan 0.0 0.7609 nan
0.2609 2.9 580 0.1381 0.4094 0.8188 0.8188 nan 0.8188 nan 0.0 0.8188 nan
0.0654 3.0 600 0.1386 0.3249 0.6498 0.6498 nan 0.6498 nan 0.0 0.6498 nan
0.1333 3.1 620 0.1229 0.4029 0.8057 0.8057 nan 0.8057 nan 0.0 0.8057 nan
0.0603 3.2 640 0.1512 0.2959 0.5918 0.5918 nan 0.5918 nan 0.0 0.5918 nan
0.1016 3.3 660 0.1285 0.3670 0.7340 0.7340 nan 0.7340 nan 0.0 0.7340 nan
0.1707 3.4 680 0.1220 0.4006 0.8012 0.8012 nan 0.8012 nan 0.0 0.8012 nan
0.0486 3.5 700 0.1255 0.3517 0.7033 0.7033 nan 0.7033 nan 0.0 0.7033 nan
0.057 3.6 720 0.1247 0.3955 0.7911 0.7911 nan 0.7911 nan 0.0 0.7911 nan
0.4151 3.7 740 0.1319 0.3524 0.7048 0.7048 nan 0.7048 nan 0.0 0.7048 nan
0.0938 3.8 760 0.1229 0.3919 0.7838 0.7838 nan 0.7838 nan 0.0 0.7838 nan
0.1164 3.9 780 0.1197 0.4025 0.8051 0.8051 nan 0.8051 nan 0.0 0.8051 nan
0.1879 4.0 800 0.1329 0.3305 0.6611 0.6611 nan 0.6611 nan 0.0 0.6611 nan
0.1684 4.1 820 0.1201 0.4054 0.8108 0.8108 nan 0.8108 nan 0.0 0.8108 nan
0.0384 4.2 840 0.1167 0.3843 0.7686 0.7686 nan 0.7686 nan 0.0 0.7686 nan
0.1622 4.3 860 0.1122 0.3936 0.7872 0.7872 nan 0.7872 nan 0.0 0.7872 nan
0.0381 4.4 880 0.1222 0.3630 0.7260 0.7260 nan 0.7260 nan 0.0 0.7260 nan
0.036 4.5 900 0.1242 0.3969 0.7938 0.7938 nan 0.7938 nan 0.0 0.7938 nan
0.0522 4.6 920 0.1245 0.3686 0.7372 0.7372 nan 0.7372 nan 0.0 0.7372 nan
0.0292 4.7 940 0.1182 0.3714 0.7427 0.7427 nan 0.7427 nan 0.0 0.7427 nan
0.0863 4.8 960 0.1148 0.4195 0.8390 0.8390 nan 0.8390 nan 0.0 0.8390 nan
0.0869 4.9 980 0.1230 0.3929 0.7857 0.7857 nan 0.7857 nan 0.0 0.7857 nan
0.04 5.0 1000 0.1235 0.3673 0.7346 0.7346 nan 0.7346 nan 0.0 0.7346 nan
0.0597 5.1 1020 0.1172 0.3924 0.7848 0.7848 nan 0.7848 nan 0.0 0.7848 nan
0.076 5.2 1040 0.1187 0.3828 0.7656 0.7656 nan 0.7656 nan 0.0 0.7656 nan
0.0401 5.3 1060 0.1205 0.3860 0.7719 0.7719 nan 0.7719 nan 0.0 0.7719 nan
0.0258 5.4 1080 0.1190 0.3840 0.7679 0.7679 nan 0.7679 nan 0.0 0.7679 nan
0.0433 5.5 1100 0.1130 0.3986 0.7971 0.7971 nan 0.7971 nan 0.0 0.7971 nan
0.0826 5.6 1120 0.1164 0.4074 0.8148 0.8148 nan 0.8148 nan 0.0 0.8148 nan
0.0368 5.7 1140 0.1158 0.3834 0.7668 0.7668 nan 0.7668 nan 0.0 0.7668 nan
0.0255 5.8 1160 0.1139 0.3842 0.7683 0.7683 nan 0.7683 nan 0.0 0.7683 nan
0.1148 5.9 1180 0.1149 0.3806 0.7612 0.7612 nan 0.7612 nan 0.0 0.7612 nan
0.0189 6.0 1200 0.1148 0.3997 0.7994 0.7994 nan 0.7994 nan 0.0 0.7994 nan
0.0233 6.1 1220 0.1179 0.3747 0.7494 0.7494 nan 0.7494 nan 0.0 0.7494 nan
0.0208 6.2 1240 0.1183 0.4066 0.8132 0.8132 nan 0.8132 nan 0.0 0.8132 nan
0.1734 6.3 1260 0.1287 0.3686 0.7372 0.7372 nan 0.7372 nan 0.0 0.7372 nan
0.4915 6.4 1280 0.1211 0.3790 0.7579 0.7579 nan 0.7579 nan 0.0 0.7579 nan
0.0287 6.5 1300 0.1163 0.3962 0.7923 0.7923 nan 0.7923 nan 0.0 0.7923 nan
0.0945 6.6 1320 0.1229 0.3702 0.7404 0.7404 nan 0.7404 nan 0.0 0.7404 nan
0.0197 6.7 1340 0.1257 0.3603 0.7206 0.7206 nan 0.7206 nan 0.0 0.7206 nan
0.0697 6.8 1360 0.1172 0.3980 0.7960 0.7960 nan 0.7960 nan 0.0 0.7960 nan
0.0497 6.9 1380 0.1240 0.3768 0.7536 0.7536 nan 0.7536 nan 0.0 0.7536 nan
0.0502 7.0 1400 0.1156 0.3873 0.7747 0.7747 nan 0.7747 nan 0.0 0.7747 nan
0.0649 7.1 1420 0.1121 0.4073 0.8146 0.8146 nan 0.8146 nan 0.0 0.8146 nan
0.0251 7.2 1440 0.1174 0.3908 0.7816 0.7816 nan 0.7816 nan 0.0 0.7816 nan
0.0123 7.3 1460 0.1292 0.3724 0.7448 0.7448 nan 0.7448 nan 0.0 0.7448 nan
0.0663 7.4 1480 0.1187 0.3987 0.7974 0.7974 nan 0.7974 nan 0.0 0.7974 nan
0.1957 7.5 1500 0.1164 0.3768 0.7537 0.7537 nan 0.7537 nan 0.0 0.7537 nan
0.113 7.6 1520 0.1188 0.3716 0.7432 0.7432 nan 0.7432 nan 0.0 0.7432 nan
0.0586 7.7 1540 0.1091 0.3982 0.7965 0.7965 nan 0.7965 nan 0.0 0.7965 nan
0.1121 7.8 1560 0.1200 0.3755 0.7510 0.7510 nan 0.7510 nan 0.0 0.7510 nan
0.1066 7.9 1580 0.1222 0.3841 0.7681 0.7681 nan 0.7681 nan 0.0 0.7681 nan
0.0185 8.0 1600 0.1191 0.3783 0.7566 0.7566 nan 0.7566 nan 0.0 0.7566 nan
0.0281 8.1 1620 0.1191 0.4042 0.8083 0.8083 nan 0.8083 nan 0.0 0.8083 nan
0.045 8.2 1640 0.1267 0.3699 0.7398 0.7398 nan 0.7398 nan 0.0 0.7398 nan
0.0271 8.3 1660 0.1199 0.3927 0.7853 0.7853 nan 0.7853 nan 0.0 0.7853 nan
0.0099 8.4 1680 0.1238 0.3864 0.7728 0.7728 nan 0.7728 nan 0.0 0.7728 nan
0.0513 8.5 1700 0.1284 0.3804 0.7607 0.7607 nan 0.7607 nan 0.0 0.7607 nan
0.066 8.6 1720 0.1239 0.3930 0.7861 0.7861 nan 0.7861 nan 0.0 0.7861 nan
0.018 8.7 1740 0.1230 0.3901 0.7802 0.7802 nan 0.7802 nan 0.0 0.7802 nan
0.0264 8.8 1760 0.1251 0.3948 0.7896 0.7896 nan 0.7896 nan 0.0 0.7896 nan
0.0241 8.9 1780 0.1328 0.3882 0.7763 0.7763 nan 0.7763 nan 0.0 0.7763 nan
0.0115 9.0 1800 0.1301 0.3933 0.7865 0.7865 nan 0.7865 nan 0.0 0.7865 nan
0.0318 9.1 1820 0.1246 0.3999 0.7997 0.7997 nan 0.7997 nan 0.0 0.7997 nan
0.2119 9.2 1840 0.1276 0.3817 0.7633 0.7633 nan 0.7633 nan 0.0 0.7633 nan
0.0689 9.3 1860 0.1202 0.4033 0.8067 0.8067 nan 0.8067 nan 0.0 0.8067 nan
0.0177 9.4 1880 0.1266 0.3917 0.7834 0.7834 nan 0.7834 nan 0.0 0.7834 nan
0.013 9.5 1900 0.1314 0.3776 0.7551 0.7551 nan 0.7551 nan 0.0 0.7551 nan
0.0174 9.6 1920 0.1246 0.3993 0.7987 0.7987 nan 0.7987 nan 0.0 0.7987 nan
0.0483 9.7 1940 0.1263 0.3885 0.7770 0.7770 nan 0.7770 nan 0.0 0.7770 nan
0.0495 9.8 1960 0.1253 0.3938 0.7875 0.7875 nan 0.7875 nan 0.0 0.7875 nan
0.0595 9.9 1980 0.1293 0.3863 0.7725 0.7725 nan 0.7725 nan 0.0 0.7725 nan
0.0454 10.0 2000 0.1274 0.3943 0.7885 0.7885 nan 0.7885 nan 0.0 0.7885 nan
0.018 10.1 2020 0.1276 0.3861 0.7723 0.7723 nan 0.7723 nan 0.0 0.7723 nan
0.0274 10.2 2040 0.1227 0.4016 0.8032 0.8032 nan 0.8032 nan 0.0 0.8032 nan
0.038 10.3 2060 0.1239 0.3862 0.7725 0.7725 nan 0.7725 nan 0.0 0.7725 nan
0.0459 10.4 2080 0.1288 0.3792 0.7584 0.7584 nan 0.7584 nan 0.0 0.7584 nan
0.0789 10.5 2100 0.1287 0.3886 0.7772 0.7772 nan 0.7772 nan 0.0 0.7772 nan
0.0424 10.6 2120 0.1325 0.3886 0.7772 0.7772 nan 0.7772 nan 0.0 0.7772 nan
0.0119 10.7 2140 0.1309 0.3952 0.7904 0.7904 nan 0.7904 nan 0.0 0.7904 nan
0.01 10.8 2160 0.1271 0.4017 0.8035 0.8035 nan 0.8035 nan 0.0 0.8035 nan
0.017 10.9 2180 0.1282 0.3904 0.7808 0.7808 nan 0.7808 nan 0.0 0.7808 nan
0.0324 11.0 2200 0.1228 0.4000 0.8000 0.8000 nan 0.8000 nan 0.0 0.8000 nan
0.0482 11.1 2220 0.1252 0.3968 0.7937 0.7937 nan 0.7937 nan 0.0 0.7937 nan
0.0291 11.2 2240 0.1272 0.3891 0.7782 0.7782 nan 0.7782 nan 0.0 0.7782 nan
0.1091 11.3 2260 0.1272 0.3956 0.7912 0.7912 nan 0.7912 nan 0.0 0.7912 nan
0.0189 11.4 2280 0.1310 0.3847 0.7693 0.7693 nan 0.7693 nan 0.0 0.7693 nan
0.0357 11.5 2300 0.1321 0.3823 0.7646 0.7646 nan 0.7646 nan 0.0 0.7646 nan
0.051 11.6 2320 0.1243 0.3987 0.7974 0.7974 nan 0.7974 nan 0.0 0.7974 nan
0.4267 11.7 2340 0.1273 0.3934 0.7869 0.7869 nan 0.7869 nan 0.0 0.7869 nan
0.0546 11.8 2360 0.1292 0.3884 0.7768 0.7768 nan 0.7768 nan 0.0 0.7768 nan
0.0249 11.9 2380 0.1281 0.3953 0.7905 0.7905 nan 0.7905 nan 0.0 0.7905 nan
0.0103 12.0 2400 0.1247 0.4042 0.8085 0.8085 nan 0.8085 nan 0.0 0.8085 nan
0.0145 12.1 2420 0.1273 0.3940 0.7880 0.7880 nan 0.7880 nan 0.0 0.7880 nan
0.0211 12.2 2440 0.1265 0.3951 0.7902 0.7902 nan 0.7902 nan 0.0 0.7902 nan
0.1905 12.3 2460 0.1258 0.3963 0.7925 0.7925 nan 0.7925 nan 0.0 0.7925 nan
0.0164 12.4 2480 0.1253 0.4028 0.8055 0.8055 nan 0.8055 nan 0.0 0.8055 nan
0.0659 12.5 2500 0.1251 0.4048 0.8097 0.8097 nan 0.8097 nan 0.0 0.8097 nan
0.2672 12.6 2520 0.1265 0.3931 0.7862 0.7862 nan 0.7862 nan 0.0 0.7862 nan
0.0145 12.7 2540 0.1277 0.3887 0.7774 0.7774 nan 0.7774 nan 0.0 0.7774 nan
0.0219 12.8 2560 0.1260 0.3960 0.7920 0.7920 nan 0.7920 nan 0.0 0.7920 nan
0.0372 12.9 2580 0.1271 0.3943 0.7886 0.7886 nan 0.7886 nan 0.0 0.7886 nan
0.0481 13.0 2600 0.1269 0.3975 0.7950 0.7950 nan 0.7950 nan 0.0 0.7950 nan

Framework versions

  • Transformers 4.47.1
  • Pytorch 2.5.1+cu124
  • Datasets 3.2.0
  • Tokenizers 0.21.0