MT-fallen-firebrand-113

AmineAllo/MT-fallen-firebrand-113

MT-fallen-firebrand-113 is a object detection model from AmineAllo. Use it when you need objects located in an image. It is set up for transformers.

should probably proofread and complete it, then remove this comment. --

Downloads · 30 days

3% of all-time downloads

All-time downloads

621

Public

Repo size

16.4 GB

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.bin115 MB · 100%

At a glance

Task: Object Detection
Library: transformers
Model type: table-transformer
Access: Public
Created: Nov 12, 2023
Updated: Nov 12, 2023
SHA: ad7dfe01

Base models

Model card

From the Hugging Face model README

MT-fallen-firebrand-113

This model is a fine-tuned version of toobiza/MT-smart-feather-100 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.2177
Loss Ce: 0.0007
Loss Bbox: 0.0252
Cardinality Error: 1.0
Giou: 95.5116

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: 1e-05
train_batch_size: 4
eval_batch_size: 4
seed: 42
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 3

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Loss Ce	Loss Bbox	Cardinality Error	Giou
0.0433	0.02	10	0.2285	0.0005	0.0272	1.0	95.4320
0.1123	0.04	20	0.2205	0.0006	0.0264	1.0	95.6513
0.2672	0.06	30	0.2229	0.0007	0.0264	1.0	95.5263
0.1671	0.09	40	0.2266	0.0006	0.0267	1.0	95.4210
0.0761	0.11	50	0.2268	0.0006	0.0272	1.0	95.5399
0.0882	0.13	60	0.2234	0.0006	0.0269	1.0	95.6263
0.0525	0.15	70	0.2277	0.0006	0.0273	1.0	95.5031
0.0789	0.17	80	0.2277	0.0006	0.0271	1.0	95.4728
0.0661	0.19	90	0.2315	0.0006	0.0270	1.0	95.2434
0.0534	0.21	100	0.2304	0.0006	0.0270	1.0	95.2914
0.133	0.23	110	0.2318	0.0007	0.0268	1.0	95.2015
0.0908	0.26	120	0.2381	0.0006	0.0282	1.0	95.2005
0.0893	0.28	130	0.2388	0.0005	0.0279	1.0	95.1057
0.0516	0.3	140	0.2389	0.0005	0.0279	1.0	95.1262
0.2496	0.32	150	0.2378	0.0005	0.0277	1.0	95.1056
0.0914	0.34	160	0.2278	0.0005	0.0262	1.0	95.2652
0.1489	0.36	170	0.2206	0.0006	0.0261	1.0	95.5911
0.2304	0.38	180	0.2192	0.0007	0.0260	1.0	95.6501
0.058	0.41	190	0.2187	0.0007	0.0257	1.0	95.6025
0.2195	0.43	200	0.2179	0.0006	0.0257	1.0	95.6214
0.076	0.45	210	0.2188	0.0006	0.0256	1.0	95.5425
0.054	0.47	220	0.2206	0.0006	0.0256	1.0	95.4653
0.1074	0.49	230	0.2260	0.0006	0.0259	1.0	95.2627
0.0648	0.51	240	0.2270	0.0006	0.0268	1.0	95.4231
0.2838	0.53	250	0.2227	0.0006	0.0263	1.0	95.5340
0.1706	0.55	260	0.2238	0.0006	0.0260	1.0	95.4056
0.065	0.58	270	0.2260	0.0007	0.0258	1.0	95.2666
0.063	0.6	280	0.2238	0.0007	0.0262	1.0	95.4676
0.0667	0.62	290	0.2206	0.0006	0.0262	1.0	95.6224
0.087	0.64	300	0.2238	0.0006	0.0259	1.0	95.3894
0.1819	0.66	310	0.2290	0.0006	0.0261	1.0	95.1798
0.1198	0.68	320	0.2251	0.0007	0.0264	1.0	95.4342
0.0732	0.7	330	0.2203	0.0007	0.0259	1.0	95.5583
0.1283	0.72	340	0.2255	0.0008	0.0258	1.0	95.2776
0.1481	0.75	350	0.2243	0.0008	0.0259	1.0	95.3665
0.1448	0.77	360	0.2199	0.0008	0.0259	1.0	95.5715
0.0831	0.79	370	0.2228	0.0008	0.0261	1.0	95.5002
0.0936	0.81	380	0.2251	0.0007	0.0260	1.0	95.3486
0.0715	0.83	390	0.2204	0.0007	0.0257	1.0	95.5102
0.0672	0.85	400	0.2234	0.0007	0.0256	1.0	95.3418
0.0713	0.87	410	0.2233	0.0007	0.0259	1.0	95.3986
0.0776	0.9	420	0.2269	0.0007	0.0259	1.0	95.2251
0.129	0.92	430	0.2278	0.0007	0.0259	1.0	95.1863
0.1938	0.94	440	0.2315	0.0007	0.0262	1.0	95.0673
0.0841	0.96	450	0.2271	0.0007	0.0258	1.0	95.1982
0.1348	0.98	460	0.2233	0.0008	0.0258	1.0	95.4038
0.0668	1.0	470	0.2243	0.0008	0.0257	1.0	95.3235
0.3109	1.02	480	0.2278	0.0008	0.0258	1.0	95.1576
0.069	1.04	490	0.2312	0.0007	0.0257	1.0	94.9736
0.0627	1.07	500	0.2284	0.0007	0.0254	1.0	95.0170
0.0852	1.09	510	0.2291	0.0006	0.0252	1.0	94.9385
0.0679	1.11	520	0.2259	0.0006	0.0253	1.0	95.1204
0.0543	1.13	530	0.2274	0.0006	0.0251	1.0	94.9929
0.1877	1.15	540	0.2248	0.0007	0.0249	1.0	95.0927
0.1028	1.17	550	0.2177	0.0007	0.0251	1.0	95.4758
0.068	1.19	560	0.2142	0.0007	0.0249	1.0	95.6181
0.0953	1.22	570	0.2120	0.0007	0.0248	1.0	95.6968
0.0548	1.24	580	0.2160	0.0007	0.0249	1.0	95.5313
0.2291	1.26	590	0.2192	0.0007	0.0252	1.0	95.4303
0.0565	1.28	600	0.2148	0.0007	0.0246	1.0	95.5175
0.0643	1.3	610	0.2165	0.0007	0.0248	1.0	95.4779
0.0527	1.32	620	0.2134	0.0007	0.0244	1.0	95.5284
0.1215	1.34	630	0.2106	0.0007	0.0240	1.0	95.5701
0.0851	1.36	640	0.2148	0.0007	0.0247	1.0	95.5315
0.0748	1.39	650	0.2188	0.0007	0.0252	1.0	95.4600
0.0632	1.41	660	0.2215	0.0007	0.0254	1.0	95.3640
0.0634	1.43	670	0.2232	0.0007	0.0255	1.0	95.3053
0.0851	1.45	680	0.2235	0.0006	0.0256	1.0	95.3000
0.0597	1.47	690	0.2250	0.0006	0.0255	1.0	95.2242
0.0522	1.49	700	0.2252	0.0007	0.0259	1.0	95.3196
0.1491	1.51	710	0.2250	0.0007	0.0260	1.0	95.3516
0.0515	1.54	720	0.2205	0.0007	0.0254	1.0	95.4144
0.1826	1.56	730	0.2199	0.0007	0.0254	1.0	95.4645
0.0529	1.58	740	0.2230	0.0007	0.0254	1.0	95.2972
0.0587	1.6	750	0.2229	0.0007	0.0256	1.0	95.3546
0.0589	1.62	760	0.2216	0.0007	0.0256	1.0	95.4016
0.0715	1.64	770	0.2216	0.0006	0.0254	1.0	95.3633
0.1186	1.66	780	0.2196	0.0006	0.0254	1.0	95.4553
0.0498	1.68	790	0.2179	0.0006	0.0255	1.0	95.5713
0.1199	1.71	800	0.2192	0.0006	0.0257	1.0	95.5583
0.2151	1.73	810	0.2196	0.0006	0.0257	1.0	95.5410
0.1703	1.75	820	0.2211	0.0006	0.0259	1.0	95.4973
0.0782	1.77	830	0.2244	0.0006	0.0259	1.0	95.3385
0.0575	1.79	840	0.2258	0.0006	0.0262	1.0	95.3399
0.1211	1.81	850	0.2239	0.0006	0.0261	1.0	95.4278
0.067	1.83	860	0.2232	0.0006	0.0261	1.0	95.4541
0.0521	1.86	870	0.2214	0.0006	0.0258	1.0	95.4654
0.1619	1.88	880	0.2206	0.0006	0.0256	1.0	95.4628
0.0656	1.9	890	0.2217	0.0006	0.0257	1.0	95.4210
0.1299	1.92	900	0.2216	0.0006	0.0257	1.0	95.4406
0.1795	1.94	910	0.2258	0.0006	0.0260	1.0	95.2944
0.0684	1.96	920	0.2288	0.0006	0.0257	1.0	95.0962
0.0683	1.98	930	0.2287	0.0006	0.0254	1.0	95.0161
0.1629	2.0	940	0.2300	0.0006	0.0255	1.0	94.9721
0.2252	2.03	950	0.2283	0.0006	0.0256	1.0	95.0778
0.097	2.05	960	0.2246	0.0006	0.0255	1.0	95.2448
0.0582	2.07	970	0.2247	0.0007	0.0253	1.0	95.2004
0.0613	2.09	980	0.2189	0.0007	0.0251	1.0	95.4246
0.055	2.11	990	0.2192	0.0007	0.0252	1.0	95.4337
0.1202	2.13	1000	0.2233	0.0007	0.0254	1.0	95.2810
0.0426	2.15	1010	0.2266	0.0006	0.0255	1.0	95.1437
0.0542	2.17	1020	0.2264	0.0006	0.0255	1.0	95.1477
0.0693	2.2	1030	0.2275	0.0006	0.0256	1.0	95.1170
0.0617	2.22	1040	0.2235	0.0006	0.0253	1.0	95.2543
0.0703	2.24	1050	0.2223	0.0007	0.0252	1.0	95.2883
0.1624	2.26	1060	0.2231	0.0007	0.0252	1.0	95.2493
0.1168	2.28	1070	0.2235	0.0007	0.0252	1.0	95.2330
0.0784	2.3	1080	0.2207	0.0007	0.0252	1.0	95.3759
0.0627	2.32	1090	0.2205	0.0007	0.0253	1.0	95.4080
0.0856	2.35	1100	0.2202	0.0007	0.0254	1.0	95.4356
0.0587	2.37	1110	0.2198	0.0007	0.0254	1.0	95.4616
0.0591	2.39	1120	0.2181	0.0007	0.0253	1.0	95.5062
0.3139	2.41	1130	0.2149	0.0007	0.0247	1.0	95.5317
0.0535	2.43	1140	0.2124	0.0007	0.0244	1.0	95.5952
0.0502	2.45	1150	0.2135	0.0007	0.0245	1.0	95.5379
0.0574	2.47	1160	0.2142	0.0007	0.0247	1.0	95.5711
0.0415	2.49	1170	0.2143	0.0007	0.0249	1.0	95.6145
0.0394	2.52	1180	0.2141	0.0008	0.0249	1.0	95.6154
0.1392	2.54	1190	0.2128	0.0008	0.0249	1.0	95.6786
0.1257	2.56	1200	0.2130	0.0007	0.0249	1.0	95.6791
0.0493	2.58	1210	0.2149	0.0007	0.0249	1.0	95.5834
0.1574	2.6	1220	0.2173	0.0007	0.0250	1.0	95.4966
0.077	2.62	1230	0.2183	0.0008	0.0251	1.0	95.4721
0.0616	2.64	1240	0.2172	0.0008	0.0252	1.0	95.5329
0.0515	2.67	1250	0.2169	0.0008	0.0252	1.0	95.5528
0.0464	2.69	1260	0.2158	0.0008	0.0252	1.0	95.6043
0.1273	2.71	1270	0.2151	0.0008	0.0252	1.0	95.6373
0.0602	2.73	1280	0.2157	0.0008	0.0252	1.0	95.6047
0.1282	2.75	1290	0.2166	0.0008	0.0251	1.0	95.5521
0.0552	2.77	1300	0.2172	0.0008	0.0252	1.0	95.5391
0.1731	2.79	1310	0.2176	0.0007	0.0252	1.0	95.5261
0.0999	2.81	1320	0.2169	0.0007	0.0252	1.0	95.5514
0.1018	2.84	1330	0.2169	0.0007	0.0252	1.0	95.5517
0.1837	2.86	1340	0.2172	0.0007	0.0252	1.0	95.5448
0.0582	2.88	1350	0.2165	0.0007	0.0252	1.0	95.5744
0.0671	2.9	1360	0.2171	0.0008	0.0252	1.0	95.5425
0.0451	2.92	1370	0.2176	0.0007	0.0252	1.0	95.5208
0.0829	2.94	1380	0.2173	0.0007	0.0252	1.0	95.5369
0.0575	2.96	1390	0.2176	0.0007	0.0252	1.0	95.5150
0.0926	2.99	1400	0.2177	0.0007	0.0252	1.0	95.5116

Framework versions

Transformers 4.33.2
Pytorch 2.1.0+cu118
Datasets 2.14.6
Tokenizers 0.13.3

Task: Object Detection
Library: transformers
Type: table-transformer
Created: Nov 12, 2023
Updated: Nov 12, 2023