detr_finetuned_cppe5

Sa3ed99/detr_finetuned_cppe5

detr_finetuned_cppe5 is a object detection model from Sa3ed99. Use it when you need objects located in an image. It is set up for transformers. The card lists the license as apache-2.0.

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

Downloads · 30 days

2% of all-time downloads

All-time downloads

515

Public

Parameters

43.5M

5.2 GB on disk

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors174 MB · 100%

At a glance

Task: Object Detection
Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: conditional_detr
Access: Public
Created: May 15, 2024
Updated: May 15, 2024
SHA: 647d2f07

Base models

microsoft/conditional-detr-resnet-50

Model card

From the Hugging Face model README

detr_finetuned_cppe5

This model is a fine-tuned version of microsoft/conditional-detr-resnet-50 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.3407
Map: 0.2599
Map 50: 0.5107
Map 75: 0.2411
Map Small: 0.1265
Map Medium: 0.2152
Map Large: 0.4809
Mar 1: 0.2669
Mar 10: 0.4141
Mar 100: 0.4315
Mar Small: 0.2471
Mar Medium: 0.4009
Mar Large: 0.7004
Map Coverall: 0.5407
Mar 100 Coverall: 0.6477
Map Face Shield: 0.1688
Mar 100 Face Shield: 0.4532
Map Gloves: 0.1974
Mar 100 Gloves: 0.3344
Map Goggles: 0.1266
Mar 100 Goggles: 0.3415
Map Mask: 0.266
Mar 100 Mask: 0.3804

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: 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 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	107	2.4182	0.0507	0.104	0.0439	0.0022	0.0243	0.0555	0.0607	0.1378	0.1804	0.028	0.1513	0.2649	0.2397	0.5194	0.0003	0.0494	0.0029	0.0969	0.0	0.0	0.0105	0.2364
No log	2.0	214	2.1888	0.0484	0.0991	0.0426	0.0128	0.0264	0.0477	0.0773	0.1617	0.2023	0.0433	0.1502	0.2651	0.1982	0.5892	0.0001	0.0101	0.0168	0.1625	0.0015	0.0108	0.0255	0.2387
No log	3.0	321	2.0106	0.0827	0.1666	0.0735	0.0148	0.0543	0.1059	0.109	0.2402	0.2787	0.0696	0.2816	0.3968	0.304	0.6144	0.0053	0.1671	0.0206	0.2455	0.0118	0.0385	0.072	0.328
No log	4.0	428	1.9302	0.107	0.2298	0.0892	0.0258	0.0669	0.1511	0.1338	0.2939	0.3207	0.1213	0.2985	0.4868	0.3695	0.5797	0.016	0.2911	0.0302	0.2464	0.0128	0.16	0.1066	0.3262
3.6586	5.0	535	1.8116	0.1183	0.2773	0.0879	0.0292	0.0782	0.1819	0.1467	0.3143	0.3378	0.142	0.3138	0.5634	0.3744	0.5658	0.052	0.3494	0.0532	0.2652	0.007	0.1769	0.1049	0.332
3.6586	6.0	642	1.7759	0.1213	0.2878	0.0867	0.019	0.0851	0.2366	0.1369	0.3103	0.3372	0.1215	0.3085	0.6211	0.4062	0.5694	0.0278	0.3278	0.0582	0.2594	0.0128	0.2338	0.1017	0.2956
3.6586	7.0	749	1.6378	0.1555	0.3462	0.1182	0.0467	0.1064	0.2873	0.168	0.3436	0.3788	0.1635	0.3456	0.6683	0.4273	0.5658	0.0479	0.3873	0.0927	0.3022	0.0277	0.2908	0.1819	0.348
3.6586	8.0	856	1.6132	0.1654	0.376	0.1226	0.0495	0.1358	0.366	0.1966	0.353	0.3824	0.1421	0.3667	0.6958	0.4324	0.5833	0.0803	0.4152	0.1005	0.2853	0.0373	0.2754	0.1766	0.3529
3.6586	9.0	963	1.5567	0.1815	0.3979	0.1439	0.0529	0.1518	0.3407	0.2063	0.3721	0.396	0.1506	0.3879	0.6784	0.4654	0.6149	0.0841	0.4063	0.1158	0.3058	0.041	0.3015	0.201	0.3516
1.5229	10.0	1070	1.5420	0.194	0.4056	0.1562	0.0523	0.1635	0.3805	0.2139	0.3706	0.3952	0.1409	0.3849	0.7155	0.4799	0.6338	0.1029	0.4114	0.127	0.3089	0.0401	0.2754	0.22	0.3467
1.5229	11.0	1177	1.4853	0.2006	0.4273	0.1683	0.0753	0.1676	0.3949	0.2214	0.3753	0.4054	0.18	0.3976	0.6702	0.4916	0.6167	0.1162	0.4241	0.1199	0.3138	0.0464	0.3185	0.229	0.3542
1.5229	12.0	1284	1.4646	0.2054	0.4336	0.1626	0.0809	0.1636	0.4116	0.2244	0.3933	0.4162	0.196	0.4011	0.688	0.4921	0.6333	0.098	0.4291	0.152	0.2991	0.0556	0.3692	0.2293	0.3502
1.5229	13.0	1391	1.4438	0.2113	0.4421	0.176	0.0722	0.1721	0.4278	0.2333	0.3903	0.4108	0.1905	0.4006	0.6807	0.5002	0.6315	0.1082	0.4342	0.1602	0.3085	0.0488	0.3169	0.2391	0.3627
1.5229	14.0	1498	1.4194	0.2241	0.4597	0.1846	0.0857	0.1878	0.4516	0.2418	0.3973	0.4209	0.1983	0.4126	0.7007	0.5049	0.6104	0.1265	0.4291	0.1644	0.3299	0.0686	0.3569	0.2564	0.3782
1.2614	15.0	1605	1.4168	0.2194	0.4409	0.191	0.0921	0.172	0.443	0.2416	0.3979	0.4213	0.2283	0.39	0.6824	0.5237	0.6441	0.1208	0.4557	0.1581	0.3129	0.0595	0.3246	0.235	0.3689
1.2614	16.0	1712	1.3935	0.226	0.4735	0.187	0.0995	0.1831	0.4229	0.237	0.4015	0.4238	0.2175	0.4082	0.6808	0.5125	0.6288	0.1292	0.4734	0.1735	0.3263	0.0566	0.32	0.2584	0.3702
1.2614	17.0	1819	1.3928	0.2295	0.4823	0.1949	0.0841	0.1911	0.441	0.2507	0.3996	0.4201	0.2206	0.3903	0.7086	0.5135	0.632	0.1465	0.4557	0.1652	0.3246	0.0767	0.3169	0.2456	0.3716
1.2614	18.0	1926	1.3886	0.2302	0.4745	0.1908	0.0836	0.1922	0.4742	0.2562	0.404	0.4203	0.199	0.3884	0.7143	0.5158	0.6347	0.1484	0.4582	0.1736	0.3192	0.064	0.3215	0.2491	0.368
1.104	19.0	2033	1.3812	0.2343	0.4775	0.201	0.0954	0.1982	0.4586	0.248	0.3985	0.4221	0.2093	0.4013	0.7229	0.5257	0.641	0.1555	0.462	0.1778	0.3308	0.0791	0.32	0.2336	0.3569
1.104	20.0	2140	1.3595	0.2488	0.4941	0.2209	0.0973	0.2065	0.4771	0.2677	0.4188	0.4369	0.2404	0.4026	0.7248	0.5337	0.6441	0.1672	0.4709	0.1832	0.3335	0.094	0.3523	0.2658	0.3836
1.104	21.0	2247	1.3556	0.2397	0.4789	0.2046	0.0941	0.1986	0.4552	0.2683	0.4094	0.4298	0.2244	0.4045	0.7063	0.5311	0.6396	0.1483	0.4506	0.1868	0.3304	0.0785	0.3508	0.2537	0.3778
1.104	22.0	2354	1.3572	0.2509	0.4949	0.2242	0.1067	0.2086	0.4512	0.2672	0.4119	0.4308	0.2403	0.397	0.7136	0.5405	0.6432	0.1641	0.4595	0.176	0.3237	0.1085	0.3431	0.2653	0.3844
1.104	23.0	2461	1.3551	0.2503	0.4951	0.2266	0.1053	0.2057	0.476	0.2674	0.4117	0.4297	0.2319	0.4058	0.7042	0.5403	0.6464	0.1522	0.4367	0.1828	0.3299	0.1129	0.3508	0.2633	0.3849
1.0066	24.0	2568	1.3404	0.2539	0.5049	0.2235	0.101	0.2081	0.4745	0.2674	0.412	0.4301	0.231	0.4038	0.692	0.5437	0.6559	0.1537	0.4367	0.1903	0.3348	0.1218	0.3415	0.2601	0.3813
1.0066	25.0	2675	1.3436	0.2574	0.5062	0.2286	0.1124	0.2119	0.4848	0.2667	0.4101	0.4273	0.2264	0.4014	0.6942	0.5416	0.6477	0.1512	0.4329	0.193	0.3366	0.131	0.3369	0.2702	0.3822
1.0066	26.0	2782	1.3377	0.258	0.5047	0.2211	0.1254	0.2126	0.4825	0.27	0.4168	0.4348	0.2491	0.4062	0.7013	0.5431	0.6518	0.1604	0.462	0.1935	0.3397	0.1259	0.34	0.2669	0.3804
1.0066	27.0	2889	1.3393	0.2615	0.5108	0.2388	0.1277	0.2188	0.4796	0.2711	0.4167	0.4347	0.2509	0.408	0.6993	0.5427	0.6491	0.1685	0.4608	0.1949	0.3348	0.1315	0.3462	0.2699	0.3827
1.0066	28.0	2996	1.3399	0.2599	0.5102	0.2352	0.1259	0.2166	0.4843	0.2674	0.415	0.4326	0.2482	0.4012	0.7042	0.5419	0.65	0.1678	0.4544	0.1945	0.3357	0.1253	0.3385	0.2698	0.3844
0.95	29.0	3103	1.3412	0.2594	0.5122	0.2387	0.1259	0.2159	0.4808	0.2702	0.4143	0.4303	0.2452	0.3983	0.7016	0.5393	0.6468	0.1689	0.4532	0.197	0.3335	0.1252	0.3369	0.2667	0.3809
0.95	30.0	3210	1.3407	0.2599	0.5107	0.2411	0.1265	0.2152	0.4809	0.2669	0.4141	0.4315	0.2471	0.4009	0.7004	0.5407	0.6477	0.1688	0.4532	0.1974	0.3344	0.1266	0.3415	0.266	0.3804

Framework versions

Transformers 4.40.2
Pytorch 2.2.1+cu121
Datasets 2.19.1
Tokenizers 0.19.1

Task: Object Detection
Library: transformers
Type: conditional_detr
License: apache-2.0
Created: May 15, 2024
Updated: May 15, 2024