detr_finetuned_cppe5

joe611/detr_finetuned_cppe5

detr_finetuned_cppe5 is a object detection model from joe611. 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

1% of all-time downloads

All-time downloads

628

Public

Parameters

41.6M

5 GB on disk

Likes

Public

Hugging Face

Repo makeup

Click a slice to open those files.

.safetensors166 MB · 100%

At a glance

Task: Object Detection
Library: transformers
License: apache-2.0
Model type: detr
Access: Public
Created: Sep 26, 2024
Updated: Sep 26, 2024
SHA: 6150bf49

Base models

facebook/detr-resnet-50

Model card

From the Hugging Face model README

detr_finetuned_cppe5

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

Loss: 1.2803
Map: 0.2236
Map 50: 0.4243
Map 75: 0.206
Map Small: 0.087
Map Medium: 0.2507
Map Large: 0.2808
Mar 1: 0.28
Mar 10: 0.4603
Mar 100: 0.4703
Mar Small: 0.2619
Mar Medium: 0.4212
Mar Large: 0.5738
Map Coverall: 0.5876
Mar 100 Coverall: 0.7507
Map Face Shield: 0.0978
Mar 100 Face Shield: 0.5019
Map Gloves: 0.1088
Mar 100 Gloves: 0.3443
Map Goggles: 0.0251
Mar 100 Goggles: 0.3109
Map Mask: 0.2988
Mar 100 Mask: 0.4436

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	101	2.2664	0.0299	0.0624	0.0218	0.008	0.0698	0.0295	0.081	0.1593	0.1948	0.0526	0.1853	0.2126	0.1248	0.642	0.0	0.0	0.0053	0.0805	0.0	0.0	0.0193	0.2517
No log	2.0	202	2.0505	0.0534	0.1073	0.0505	0.0065	0.095	0.0546	0.0986	0.1795	0.2122	0.0649	0.2148	0.2305	0.2306	0.67	0.0	0.0	0.0054	0.1437	0.0	0.0	0.0311	0.2471
No log	3.0	303	1.9191	0.0388	0.0853	0.032	0.0069	0.0715	0.0418	0.1113	0.2058	0.2444	0.0838	0.2401	0.2708	0.1412	0.6947	0.0	0.0	0.0138	0.1943	0.0	0.0	0.0391	0.3331
No log	4.0	404	1.9140	0.0689	0.1334	0.0686	0.0119	0.1069	0.0613	0.1073	0.2019	0.2281	0.1048	0.2354	0.2333	0.2665	0.6	0.0184	0.05	0.015	0.1828	0.0	0.0	0.0445	0.3076
2.2885	5.0	505	1.8535	0.065	0.1347	0.0579	0.0107	0.109	0.0681	0.1064	0.1994	0.2271	0.0641	0.2213	0.2554	0.2582	0.6707	0.0022	0.0426	0.0233	0.15	0.0	0.0	0.0414	0.2721
2.2885	6.0	606	1.6854	0.106	0.2131	0.0866	0.0174	0.154	0.1124	0.1623	0.2819	0.2947	0.1207	0.2903	0.3191	0.3878	0.6953	0.0273	0.2389	0.0375	0.2167	0.0	0.0	0.0772	0.3227
2.2885	7.0	707	1.7142	0.1321	0.2588	0.1213	0.0287	0.1694	0.1454	0.155	0.2548	0.2629	0.104	0.2571	0.2894	0.4419	0.6727	0.0194	0.1111	0.0291	0.1684	0.0158	0.0145	0.1541	0.3477
2.2885	8.0	808	1.6260	0.1329	0.2764	0.1116	0.0309	0.1806	0.133	0.1733	0.2959	0.3231	0.1237	0.3281	0.3412	0.4414	0.716	0.0365	0.263	0.0328	0.2598	0.002	0.0345	0.1517	0.3424
2.2885	9.0	909	1.5600	0.144	0.2839	0.1295	0.0413	0.1806	0.1517	0.1962	0.34	0.357	0.1705	0.3582	0.3866	0.4652	0.6833	0.0401	0.3315	0.0331	0.2517	0.0346	0.1145	0.1472	0.4041
1.8836	10.0	1010	1.6155	0.132	0.2677	0.1157	0.0192	0.1619	0.1535	0.1793	0.3314	0.3432	0.1246	0.3549	0.3759	0.4695	0.6727	0.0321	0.3333	0.0422	0.2201	0.0156	0.1236	0.1008	0.3663
1.8836	11.0	1111	1.7756	0.131	0.273	0.1157	0.0451	0.1763	0.1382	0.169	0.2725	0.2772	0.1249	0.2801	0.2997	0.4245	0.654	0.0371	0.2019	0.04	0.1937	0.0051	0.0164	0.1482	0.3203
1.8836	12.0	1212	1.5594	0.1479	0.2988	0.1274	0.0357	0.1797	0.1682	0.1802	0.339	0.354	0.1872	0.3288	0.4026	0.4925	0.6933	0.0419	0.3444	0.0535	0.254	0.0065	0.0655	0.145	0.4128
1.8836	13.0	1313	1.5275	0.1686	0.3448	0.1442	0.0419	0.1905	0.1946	0.2034	0.3691	0.3835	0.162	0.3604	0.4459	0.5224	0.714	0.0573	0.4056	0.0557	0.2351	0.0319	0.2055	0.1757	0.3576
1.8836	14.0	1414	1.4658	0.1716	0.3471	0.1529	0.0615	0.1918	0.1997	0.234	0.4032	0.4258	0.244	0.3949	0.4814	0.5247	0.72	0.0477	0.4907	0.0605	0.2787	0.0125	0.2382	0.2126	0.4012
1.7112	15.0	1515	1.4980	0.1632	0.3423	0.149	0.0436	0.1925	0.1903	0.2106	0.3644	0.3841	0.155	0.3627	0.4528	0.5172	0.6987	0.0357	0.4056	0.0435	0.2425	0.023	0.2145	0.1963	0.3593
1.7112	16.0	1616	1.4760	0.1673	0.3361	0.1462	0.0639	0.1893	0.1917	0.2036	0.376	0.3902	0.1922	0.3695	0.4412	0.5163	0.6953	0.049	0.4074	0.0763	0.2816	0.0062	0.1745	0.1886	0.3919
1.7112	17.0	1717	1.4224	0.1841	0.3711	0.1608	0.1013	0.208	0.2253	0.2356	0.4147	0.4282	0.2339	0.3828	0.5104	0.5087	0.7247	0.0594	0.4426	0.0771	0.304	0.0179	0.2673	0.2575	0.4023
1.7112	18.0	1818	1.4224	0.1909	0.3743	0.17	0.082	0.2007	0.2407	0.2446	0.4147	0.4283	0.2211	0.3755	0.5219	0.5453	0.7293	0.0738	0.4833	0.0762	0.2724	0.0141	0.2745	0.2454	0.382
1.7112	19.0	1919	1.3652	0.2068	0.4087	0.1879	0.0874	0.2187	0.2478	0.2572	0.4189	0.4333	0.2443	0.4009	0.5066	0.5488	0.726	0.0785	0.4611	0.0913	0.3155	0.0226	0.2382	0.293	0.4256
1.5736	20.0	2020	1.3381	0.2098	0.4139	0.1944	0.0826	0.2269	0.2571	0.2517	0.4231	0.437	0.223	0.4093	0.5108	0.553	0.7353	0.0926	0.4352	0.0892	0.2994	0.0241	0.2836	0.2899	0.4314
1.5736	21.0	2121	1.3366	0.2142	0.4226	0.1973	0.088	0.2302	0.2616	0.2574	0.4299	0.4431	0.2459	0.4053	0.5214	0.5573	0.72	0.0851	0.4556	0.0986	0.3034	0.0345	0.3	0.2958	0.4366
1.5736	22.0	2222	1.3208	0.2174	0.4119	0.1985	0.0864	0.2348	0.2689	0.2659	0.4506	0.4605	0.2751	0.4101	0.5576	0.5717	0.7447	0.0784	0.4593	0.108	0.3293	0.0223	0.3218	0.3066	0.4477
1.5736	23.0	2323	1.3249	0.216	0.417	0.195	0.0897	0.2359	0.2655	0.2734	0.4431	0.4569	0.2478	0.4077	0.5547	0.5606	0.744	0.085	0.4648	0.1042	0.3293	0.0297	0.3109	0.3006	0.4355
1.5736	24.0	2424	1.3029	0.2179	0.4165	0.1978	0.0847	0.2401	0.2718	0.2732	0.4512	0.4602	0.2515	0.4124	0.5595	0.5791	0.748	0.0956	0.4889	0.106	0.3391	0.028	0.3	0.2808	0.425
1.475	25.0	2525	1.3052	0.221	0.4208	0.2005	0.0787	0.2486	0.2767	0.2755	0.4533	0.4668	0.2224	0.4193	0.5809	0.5811	0.7473	0.0925	0.4796	0.1031	0.3339	0.0286	0.3291	0.2998	0.4442
1.475	26.0	2626	1.2998	0.2212	0.4156	0.2065	0.0826	0.2454	0.2761	0.2715	0.4538	0.4688	0.2426	0.4206	0.5781	0.5802	0.7513	0.0918	0.4981	0.1098	0.3431	0.0245	0.3109	0.2996	0.4407
1.475	27.0	2727	1.2836	0.2217	0.4217	0.202	0.0805	0.2452	0.2793	0.2791	0.4579	0.47	0.2482	0.4226	0.5736	0.581	0.7473	0.0916	0.4944	0.1094	0.3448	0.0261	0.3182	0.3003	0.4453
1.475	28.0	2828	1.2790	0.2238	0.4264	0.2033	0.0864	0.2524	0.2806	0.278	0.4589	0.4701	0.2425	0.4246	0.5751	0.5848	0.7467	0.098	0.4926	0.1107	0.3489	0.026	0.3182	0.2994	0.4442
1.475	29.0	2929	1.2804	0.2234	0.4256	0.2059	0.0865	0.2507	0.2808	0.2802	0.4603	0.4703	0.2614	0.4216	0.5738	0.5875	0.7507	0.0977	0.5019	0.1087	0.3431	0.025	0.3127	0.298	0.443
1.4089	30.0	3030	1.2803	0.2236	0.4243	0.206	0.087	0.2507	0.2808	0.28	0.4603	0.4703	0.2619	0.4212	0.5738	0.5876	0.7507	0.0978	0.5019	0.1088	0.3443	0.0251	0.3109	0.2988	0.4436

Framework versions

Transformers 4.44.2
Pytorch 2.4.1+cu121
Datasets 3.0.0
Tokenizers 0.19.1

Task: Object Detection
Library: transformers
Type: detr
License: apache-2.0
Created: Sep 26, 2024
Updated: Sep 26, 2024