File size: 7,063 Bytes
23c358c ec69ebb 23c358c ec69ebb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 |
---
library_name: transformers
license: other
base_model: nvidia/mit-b0
tags:
- vision
- image-segmentation
- generated_from_trainer
model-index:
- name: custom-object-test_v4
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. -->
# custom-object-test_v4
This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the sungile/custom-object-masking_v4 dataset.
It achieves the following results on the evaluation set:
- Loss: 0.0518
- Mean Iou: nan
- Mean Accuracy: nan
- Overall Accuracy: nan
- Accuracy Unknown: nan
- Accuracy Background: nan
- Accuracy Object: nan
- Iou Unknown: nan
- Iou Background: nan
- 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 |
|:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:-------------------:|:---------------:|:-----------:|:--------------:|:----------:|
| 0.8938 | 0.5 | 20 | 0.9971 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.6597 | 1.0 | 40 | 0.6919 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.541 | 1.5 | 60 | 0.4735 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.4648 | 2.0 | 80 | 0.3792 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.3862 | 2.5 | 100 | 0.3394 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.3526 | 3.0 | 120 | 0.2706 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.278 | 3.5 | 140 | 0.2573 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.2424 | 4.0 | 160 | 0.2018 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.2047 | 4.5 | 180 | 0.1870 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.1598 | 5.0 | 200 | 0.1708 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.1481 | 5.5 | 220 | 0.1414 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.1386 | 6.0 | 240 | 0.1190 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.1141 | 6.5 | 260 | 0.1023 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0988 | 7.0 | 280 | 0.0973 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.1001 | 7.5 | 300 | 0.0810 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0952 | 8.0 | 320 | 0.0758 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0747 | 8.5 | 340 | 0.0734 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0687 | 9.0 | 360 | 0.0656 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0798 | 9.5 | 380 | 0.0624 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0638 | 10.0 | 400 | 0.0605 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0606 | 10.5 | 420 | 0.0558 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0563 | 11.0 | 440 | 0.0541 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0609 | 11.5 | 460 | 0.0541 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0545 | 12.0 | 480 | 0.0528 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0569 | 12.5 | 500 | 0.0517 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
| 0.0552 | 13.0 | 520 | 0.0518 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
### Framework versions
- Transformers 4.47.1
- Pytorch 2.5.1+cu124
- Datasets 3.2.0
- Tokenizers 0.21.0
|