rtdetr-v2-r50-cppe5-finetune-2

TheRomanFour/rtdetr-v2-r50-cppe5-finetune-2

rtdetr-v2-r50-cppe5-finetune-2 is a object detection model from TheRomanFour. 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

18% of all-time downloads

All-time downloads

Public

Parameters

42.9M

172 MB on disk

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors172 MB · 100%

At a glance

Task: Object Detection
Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: rt_detr_v2
Access: Public
Created: Feb 13, 2025
Updated: Feb 13, 2025
SHA: 76f04737

Base models

PekingU/rtdetr_v2_r50vd

Model card

From the Hugging Face model README

rtdetr-v2-r50-cppe5-finetune-2

This model is a fine-tuned version of PekingU/rtdetr_v2_r50vd on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 10.6611
Map: 0.4652
Map 50: 0.7392
Map 75: 0.4913
Map Small: 0.4144
Map Medium: 0.408
Map Large: 0.6877
Mar 1: 0.3462
Mar 10: 0.5905
Mar 100: 0.6213
Mar Small: 0.5031
Mar Medium: 0.5941
Mar Large: 0.797
Map Coverall: 0.5169
Mar 100 Coverall: 0.7308
Map Face Shield: 0.6256
Mar 100 Face Shield: 0.7647
Map Gloves: 0.3657
Mar 100 Gloves: 0.4695
Map Goggles: 0.3236
Mar 100 Goggles: 0.569
Map Mask: 0.4943
Mar 100 Mask: 0.5725

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: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
lr_scheduler_type: linear
lr_scheduler_warmup_steps: 300
num_epochs: 40

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	30.1839	0.016	0.0345	0.0134	0.0007	0.0053	0.0226	0.0455	0.1408	0.211	0.0084	0.1212	0.4057	0.0711	0.5662	0.0016	0.1152	0.0014	0.0906	0.0008	0.1738	0.005	0.1093
No log	2.0	214	16.7728	0.1009	0.1942	0.0938	0.0547	0.0805	0.1953	0.1867	0.3758	0.4332	0.1908	0.3709	0.6932	0.1882	0.677	0.032	0.3532	0.0513	0.3313	0.0052	0.3646	0.228	0.44
No log	3.0	321	12.7316	0.1804	0.3533	0.1597	0.0691	0.1641	0.3172	0.231	0.4267	0.4555	0.1823	0.4147	0.6742	0.3724	0.7005	0.0404	0.357	0.1209	0.3795	0.044	0.3615	0.3242	0.4791
No log	4.0	428	12.1055	0.2658	0.501	0.2489	0.1121	0.2263	0.4968	0.2788	0.4595	0.5005	0.2786	0.4725	0.6846	0.4333	0.6626	0.1537	0.5139	0.2083	0.3862	0.1806	0.4508	0.353	0.4889
42.0484	5.0	535	11.3959	0.2867	0.5474	0.2422	0.147	0.2355	0.4664	0.2805	0.4701	0.5143	0.3533	0.454	0.6959	0.4869	0.6775	0.1774	0.4975	0.2341	0.4397	0.1732	0.4554	0.3616	0.5013
42.0484	6.0	642	11.4755	0.2882	0.5541	0.2562	0.154	0.2311	0.475	0.2813	0.4717	0.5049	0.3248	0.4711	0.636	0.54	0.6905	0.1699	0.4975	0.2088	0.4107	0.1819	0.4431	0.3401	0.4827
42.0484	7.0	749	11.7154	0.2828	0.5508	0.2406	0.127	0.2091	0.4946	0.2694	0.4424	0.4697	0.2653	0.419	0.6831	0.5516	0.6874	0.2275	0.4304	0.1822	0.3938	0.1334	0.3862	0.3193	0.4507
42.0484	8.0	856	11.4855	0.3113	0.5832	0.2919	0.158	0.2411	0.5272	0.2789	0.4588	0.4855	0.2879	0.4188	0.6826	0.5473	0.6622	0.246	0.4772	0.2594	0.4076	0.1626	0.4138	0.3412	0.4667
42.0484	9.0	963	11.3829	0.3098	0.5677	0.2939	0.1821	0.2679	0.4987	0.2822	0.4751	0.5089	0.3598	0.4528	0.6827	0.5522	0.6842	0.2402	0.4722	0.2474	0.4214	0.1614	0.4877	0.3477	0.4791
14.9538	10.0	1070	11.8261	0.2954	0.556	0.2816	0.1369	0.2564	0.5044	0.2734	0.4488	0.4751	0.2991	0.4187	0.6705	0.5175	0.6631	0.2191	0.4418	0.2339	0.408	0.1751	0.4185	0.3314	0.444
14.9538	11.0	1177	11.9160	0.3104	0.5849	0.2901	0.1087	0.257	0.546	0.2978	0.4631	0.4914	0.2853	0.443	0.6932	0.532	0.6874	0.2522	0.4646	0.208	0.3862	0.2249	0.4569	0.335	0.4618
14.9538	12.0	1284	11.8827	0.2944	0.548	0.273	0.1352	0.2355	0.5081	0.2679	0.4445	0.4792	0.3048	0.4302	0.6445	0.5355	0.6779	0.2265	0.4241	0.215	0.417	0.1727	0.42	0.3221	0.4569
14.9538	13.0	1391	12.0347	0.2731	0.5145	0.2554	0.1074	0.2208	0.4958	0.2606	0.4344	0.4794	0.2714	0.4362	0.6668	0.4701	0.6676	0.2072	0.4405	0.2062	0.4103	0.1806	0.4308	0.3016	0.448
14.9538	14.0	1498	12.5216	0.2705	0.5218	0.2486	0.1253	0.2179	0.4779	0.2567	0.4199	0.4534	0.2618	0.4116	0.6342	0.4892	0.6545	0.1799	0.3848	0.1921	0.3795	0.1646	0.3938	0.3265	0.4542
13.1755	15.0	1605	12.3301	0.2762	0.5159	0.2589	0.0995	0.218	0.4821	0.2613	0.4207	0.4526	0.2929	0.401	0.6153	0.5048	0.664	0.1867	0.3709	0.1733	0.3795	0.1903	0.4092	0.3257	0.4396
13.1755	16.0	1712	12.6809	0.2743	0.5232	0.2615	0.1284	0.2239	0.4824	0.2645	0.4343	0.4755	0.2878	0.4315	0.653	0.4422	0.6351	0.2324	0.4443	0.1814	0.3688	0.2005	0.4723	0.3153	0.4569
13.1755	17.0	1819	12.4264	0.2731	0.5247	0.2445	0.1043	0.2211	0.4829	0.2642	0.4265	0.4571	0.2817	0.4008	0.6422	0.4872	0.6568	0.2021	0.4076	0.1636	0.3536	0.2064	0.4385	0.3063	0.4293
13.1755	18.0	1926	12.1690	0.295	0.5675	0.272	0.1195	0.2455	0.5172	0.2824	0.4366	0.4683	0.2559	0.4254	0.6484	0.5016	0.6595	0.2956	0.4443	0.1619	0.3603	0.1906	0.4185	0.3252	0.4591
12.1885	19.0	2033	12.2757	0.2889	0.5508	0.2619	0.1145	0.2375	0.5014	0.269	0.433	0.4638	0.2492	0.4169	0.6589	0.4878	0.6595	0.2877	0.4494	0.1704	0.3549	0.1983	0.4262	0.3002	0.4289
12.1885	20.0	2140	12.2426	0.3032	0.572	0.2731	0.103	0.243	0.5477	0.2773	0.445	0.4857	0.2911	0.4432	0.6613	0.5195	0.6581	0.3066	0.4405	0.1925	0.4134	0.1803	0.4462	0.3171	0.4702
12.1885	21.0	2247	12.3989	0.2916	0.5502	0.272	0.1122	0.2386	0.511	0.2747	0.4453	0.4804	0.2866	0.4475	0.641	0.5384	0.6739	0.2633	0.4481	0.1679	0.3933	0.1698	0.4169	0.3187	0.4698
12.1885	22.0	2354	12.0240	0.3148	0.5911	0.2942	0.1464	0.2741	0.5199	0.2898	0.4491	0.4895	0.2978	0.4471	0.6738	0.5314	0.6757	0.3199	0.4519	0.1978	0.4174	0.1916	0.4354	0.3335	0.4671
12.1885	23.0	2461	12.3447	0.3001	0.5627	0.2693	0.0889	0.2524	0.5265	0.2751	0.4439	0.4783	0.2785	0.428	0.655	0.5289	0.673	0.2589	0.4354	0.1884	0.3763	0.2093	0.4415	0.315	0.4653
11.4223	24.0	2568	12.2785	0.2949	0.5492	0.2699	0.1189	0.2449	0.5269	0.2723	0.4411	0.4714	0.2738	0.4217	0.6581	0.5369	0.6833	0.2443	0.419	0.1813	0.3741	0.2034	0.4385	0.3083	0.4422
11.4223	25.0	2675	12.6573	0.2723	0.5239	0.2439	0.0732	0.2321	0.4827	0.2624	0.4233	0.4575	0.2445	0.4103	0.641	0.4973	0.6541	0.2145	0.4278	0.1901	0.3661	0.1814	0.4046	0.2783	0.4351
11.4223	26.0	2782	12.6655	0.2847	0.5322	0.2672	0.1111	0.2407	0.5069	0.2691	0.426	0.4592	0.2404	0.413	0.6528	0.5108	0.6626	0.2417	0.4139	0.1877	0.3652	0.1853	0.4138	0.2979	0.4404
11.4223	27.0	2889	12.5127	0.2952	0.547	0.2728	0.1306	0.2385	0.5071	0.2706	0.4342	0.4672	0.2397	0.4179	0.6469	0.5328	0.6721	0.2528	0.4215	0.2026	0.3879	0.1899	0.4031	0.2981	0.4516
11.4223	28.0	2996	12.7679	0.271	0.512	0.2567	0.0931	0.2248	0.4729	0.2537	0.4154	0.4493	0.2626	0.3981	0.6353	0.5163	0.6586	0.2136	0.4089	0.1561	0.3496	0.1939	0.4123	0.2751	0.4173
10.803	29.0	3103	12.8845	0.2699	0.5064	0.2455	0.0718	0.2298	0.4619	0.2551	0.4191	0.4536	0.2406	0.4114	0.6345	0.5199	0.6649	0.2169	0.4316	0.1408	0.3473	0.1905	0.4031	0.2813	0.4209
10.803	30.0	3210	12.6244	0.2858	0.5387	0.2646	0.1235	0.2382	0.4958	0.2665	0.4265	0.4599	0.2799	0.3994	0.6424	0.5172	0.6671	0.2742	0.4114	0.1548	0.3594	0.1984	0.4385	0.2842	0.4231
10.803	31.0	3317	12.8007	0.2737	0.5037	0.2615	0.0809	0.2272	0.5058	0.2534	0.4145	0.4564	0.2525	0.4004	0.6573	0.5116	0.6676	0.2147	0.3924	0.1694	0.3589	0.1913	0.4338	0.2813	0.4293
10.803	32.0	3424	12.4891	0.292	0.5425	0.2747	0.1244	0.2507	0.5151	0.2728	0.4326	0.4635	0.2858	0.417	0.6562	0.519	0.6703	0.2243	0.3886	0.194	0.3786	0.2176	0.4446	0.3053	0.4356
10.2825	33.0	3531	12.5182	0.301	0.5548	0.2809	0.0843	0.2558	0.5149	0.2766	0.4427	0.4699	0.2576	0.425	0.6483	0.5355	0.6775	0.2817	0.4392	0.1732	0.3571	0.202	0.4308	0.3126	0.4449
10.2825	34.0	3638	12.5050	0.2903	0.5353	0.2866	0.0792	0.2516	0.4996	0.2687	0.4363	0.4663	0.2601	0.4267	0.6397	0.5312	0.6721	0.2486	0.4342	0.1757	0.358	0.2044	0.4385	0.2914	0.4289
10.2825	35.0	3745	12.7033	0.2744	0.5173	0.2569	0.0852	0.2345	0.4946	0.2661	0.4231	0.4634	0.2465	0.4147	0.6623	0.4855	0.6599	0.2283	0.4203	0.1814	0.367	0.1796	0.4354	0.2974	0.4347
10.2825	36.0	3852	12.6134	0.2838	0.5419	0.2591	0.0896	0.243	0.5131	0.2687	0.4303	0.4567	0.2489	0.4076	0.666	0.5217	0.6649	0.2063	0.3899	0.1811	0.3562	0.2107	0.4492	0.2992	0.4231
10.2825	37.0	3959	12.5976	0.2887	0.5406	0.2785	0.089	0.2484	0.5045	0.2749	0.4308	0.463	0.2536	0.4189	0.6548	0.516	0.6653	0.2379	0.4038	0.1944	0.367	0.1887	0.4385	0.3066	0.4404
9.7729	38.0	4066	12.6047	0.2885	0.5353	0.2776	0.0763	0.2494	0.5142	0.2698	0.4287	0.4623	0.2433	0.4153	0.6744	0.5271	0.6703	0.2344	0.3962	0.1851	0.3554	0.1887	0.4477	0.3074	0.4418
9.7729	39.0	4173	12.6272	0.2882	0.5323	0.2759	0.0807	0.2524	0.5078	0.272	0.4284	0.461	0.2471	0.4135	0.6656	0.5106	0.6631	0.2459	0.4025	0.1879	0.3612	0.1931	0.4431	0.3037	0.4351
9.7729	40.0	4280	12.5834	0.2938	0.5445	0.2786	0.0904	0.2572	0.5134	0.2707	0.4314	0.4641	0.2515	0.4156	0.6709	0.5142	0.6685	0.2442	0.4025	0.1994	0.3598	0.2002	0.4431	0.311	0.4467

Framework versions

Transformers 4.49.0.dev0
Pytorch 2.6.0+cu124
Datasets 3.2.0
Tokenizers 0.21.0

Task: Object Detection
Library: transformers
Type: rt_detr_v2
License: apache-2.0
Created: Feb 13, 2025
Updated: Feb 13, 2025