detr_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: 1.1822
• Map: 0.3434
• Map 50: 0.6475
• Map 75: 0.2912
• Map Small: 0.3895
• Map Medium: 0.2794
• Map Large: 0.5928
• Mar 1: 0.3097
• Mar 10: 0.5504
• Mar 100: 0.5751
• Mar Small: 0.4457
• Mar Medium: 0.4618
• Mar Large: 0.7823
• Map Coverall: 0.4775
• Mar 100 Coverall: 0.7385
• Map Face Shield: 0.3664
• Mar 100 Face Shield: 0.7118
• Map Gloves: 0.3001
• Mar 100 Gloves: 0.4492
• Map Goggles: 0.1632
• Mar 100 Goggles: 0.4897
• Map Mask: 0.4096
• Mar 100 Mask: 0.4863

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: 10
• 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: 50

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	85	3.3808	0.0017	0.0035	0.0013	0.0	0.0011	0.0048	0.0074	0.0197	0.1157	0.0	0.0252	0.1349	0.0056	0.4828	0.0001	0.0355	0.0006	0.0045	0.0001	0.05	0.0023	0.0058
No log	2.0	170	2.3354	0.0059	0.0177	0.0029	0.002	0.0047	0.0112	0.0171	0.0932	0.2142	0.0713	0.1013	0.2484	0.0126	0.665	0.0	0.0	0.0061	0.1691	0.0001	0.0083	0.0106	0.2286
No log	3.0	255	2.0756	0.0382	0.0794	0.0318	0.0095	0.0184	0.0287	0.0883	0.2023	0.2537	0.0842	0.1806	0.2639	0.1301	0.7039	0.0	0.0	0.0103	0.2399	0.0	0.0	0.0504	0.3249
No log	4.0	340	2.0584	0.0474	0.1014	0.0387	0.0049	0.0114	0.0472	0.0854	0.1807	0.2201	0.0773	0.1209	0.2114	0.2022	0.6511	0.0	0.0	0.0103	0.2253	0.0	0.0	0.0243	0.2243
No log	5.0	425	1.9921	0.0482	0.1147	0.0369	0.01	0.0359	0.0392	0.0768	0.175	0.2277	0.0786	0.1806	0.1977	0.168	0.6989	0.0	0.0	0.0063	0.1949	0.0	0.0	0.0665	0.2444
2.6018	6.0	510	1.9736	0.0565	0.1186	0.0472	0.0173	0.0172	0.0497	0.1035	0.1885	0.2321	0.1065	0.1353	0.207	0.2205	0.6289	0.0	0.0	0.0194	0.273	0.0	0.0	0.0427	0.2587
2.6018	7.0	595	1.8589	0.0719	0.1624	0.0566	0.0183	0.0469	0.08	0.1186	0.2145	0.2532	0.064	0.179	0.2641	0.2502	0.6817	0.0063	0.029	0.0161	0.2517	0.0	0.0	0.0871	0.3037
2.6018	8.0	680	1.9134	0.0691	0.1429	0.0613	0.0302	0.0488	0.0664	0.1055	0.2109	0.235	0.0719	0.1561	0.2691	0.251	0.6528	0.001	0.021	0.0215	0.2225	0.0	0.0	0.0718	0.2788
2.6018	9.0	765	1.7886	0.1028	0.2122	0.0858	0.0201	0.054	0.1169	0.1442	0.2536	0.2822	0.0883	0.1797	0.3063	0.3617	0.6939	0.027	0.1613	0.0222	0.2551	0.0037	0.0104	0.0994	0.2905
2.6018	10.0	850	1.6817	0.1135	0.2311	0.1002	0.0256	0.0846	0.1063	0.1576	0.2748	0.3051	0.0412	0.2279	0.3475	0.3796	0.7344	0.0452	0.2161	0.0418	0.2809	0.0002	0.0063	0.1006	0.2878
2.6018	11.0	935	1.6006	0.1391	0.287	0.1155	0.0413	0.0785	0.1895	0.1755	0.3133	0.3397	0.1245	0.2614	0.4026	0.4634	0.7378	0.0706	0.2774	0.0425	0.3112	0.0025	0.025	0.1166	0.3471
1.8243	12.0	1020	1.6841	0.1332	0.2725	0.1113	0.0276	0.0543	0.1786	0.1706	0.3011	0.3159	0.0898	0.1761	0.4149	0.4214	0.7039	0.0525	0.229	0.0573	0.2742	0.0007	0.0417	0.1339	0.3307
1.8243	13.0	1105	1.5423	0.1664	0.3193	0.14	0.0784	0.1282	0.2017	0.2082	0.3567	0.3799	0.143	0.3117	0.4624	0.4832	0.7517	0.0636	0.3129	0.0754	0.3455	0.0215	0.1042	0.1886	0.3852
1.8243	14.0	1190	1.5372	0.1588	0.3226	0.1323	0.0513	0.0851	0.2026	0.1903	0.3321	0.3581	0.1392	0.2621	0.4049	0.4929	0.7467	0.0755	0.3032	0.0533	0.3309	0.0052	0.0833	0.1671	0.3265
1.8243	15.0	1275	1.5211	0.1724	0.3442	0.1384	0.0743	0.0986	0.2413	0.2149	0.3603	0.3804	0.15	0.2532	0.4776	0.481	0.7239	0.104	0.3145	0.0663	0.3528	0.0221	0.1688	0.1885	0.3418
1.8243	16.0	1360	1.4867	0.18	0.3647	0.1508	0.0638	0.1425	0.2643	0.2216	0.3898	0.4102	0.1252	0.3264	0.5482	0.5158	0.7661	0.0737	0.2855	0.0655	0.3275	0.0252	0.3021	0.2198	0.3698
1.8243	17.0	1445	1.4620	0.1878	0.3758	0.1547	0.0912	0.112	0.2571	0.2305	0.3948	0.4164	0.1873	0.2896	0.5613	0.4989	0.7539	0.074	0.329	0.0766	0.3225	0.042	0.3021	0.2476	0.3746
1.5166	18.0	1530	1.4209	0.1951	0.393	0.1661	0.0762	0.1327	0.2942	0.2479	0.4108	0.4321	0.1495	0.3271	0.5797	0.5089	0.7556	0.0801	0.3161	0.0869	0.3517	0.0602	0.3625	0.2395	0.3746
1.5166	19.0	1615	1.4394	0.1778	0.3697	0.1503	0.0828	0.0939	0.2597	0.2284	0.3856	0.4056	0.1251	0.2911	0.5356	0.5115	0.7333	0.0681	0.3323	0.0819	0.3292	0.0281	0.3	0.1993	0.3333
1.5166	20.0	1700	1.4189	0.1843	0.3738	0.1451	0.0553	0.1156	0.2765	0.2448	0.3994	0.4273	0.1161	0.338	0.5356	0.5098	0.7567	0.0647	0.3177	0.0832	0.364	0.0373	0.3458	0.2266	0.3524
1.5166	21.0	1785	1.4192	0.209	0.4249	0.1637	0.0943	0.1349	0.2795	0.2483	0.4171	0.443	0.1505	0.3501	0.5744	0.5389	0.7511	0.1055	0.3629	0.1052	0.3545	0.049	0.3854	0.2462	0.3608
1.5166	22.0	1870	1.3759	0.2164	0.424	0.1731	0.1037	0.133	0.3088	0.2593	0.4166	0.4373	0.2054	0.3142	0.5445	0.5466	0.7411	0.1236	0.3532	0.1138	0.3618	0.039	0.3521	0.2589	0.3783
1.5166	23.0	1955	1.3995	0.2144	0.4247	0.1782	0.1065	0.1411	0.3036	0.2741	0.4258	0.4447	0.1657	0.3348	0.588	0.5209	0.7478	0.0766	0.3532	0.1387	0.35	0.0599	0.4	0.2762	0.3725
1.3335	24.0	2040	1.3985	0.2096	0.4236	0.1725	0.066	0.1721	0.3041	0.2663	0.412	0.4366	0.127	0.3592	0.5603	0.5068	0.7589	0.0967	0.3274	0.1321	0.3287	0.0602	0.4021	0.2519	0.3661
1.3335	25.0	2125	1.3437	0.2262	0.4365	0.1996	0.116	0.195	0.3267	0.2729	0.4326	0.4501	0.2003	0.3913	0.5684	0.5386	0.7611	0.098	0.3677	0.1355	0.3562	0.0823	0.3812	0.2764	0.3841
1.3335	26.0	2210	1.3394	0.2273	0.4402	0.1994	0.1313	0.1695	0.3223	0.2697	0.4286	0.4491	0.1838	0.3522	0.603	0.552	0.7683	0.0979	0.3403	0.1437	0.373	0.0706	0.4021	0.2724	0.3619
1.3335	27.0	2295	1.3610	0.2457	0.4792	0.209	0.1341	0.1636	0.3294	0.2733	0.4292	0.443	0.1716	0.352	0.5693	0.5724	0.7478	0.106	0.3597	0.163	0.3691	0.1107	0.3604	0.2763	0.3778
1.3335	28.0	2380	1.3306	0.2382	0.4613	0.204	0.094	0.1493	0.355	0.2771	0.4543	0.4772	0.1796	0.375	0.6233	0.5641	0.7572	0.1047	0.3597	0.1508	0.3933	0.0708	0.4688	0.3004	0.4069
1.3335	29.0	2465	1.3467	0.2329	0.4588	0.1867	0.0908	0.1585	0.3364	0.2731	0.4368	0.4614	0.2115	0.3807	0.5879	0.5528	0.7506	0.0869	0.3855	0.1569	0.364	0.0976	0.4187	0.2701	0.3884
1.2098	30.0	2550	1.3040	0.2405	0.4684	0.1988	0.0967	0.1648	0.3661	0.2916	0.4535	0.4745	0.1839	0.3898	0.6246	0.5601	0.7489	0.1124	0.3823	0.165	0.377	0.0865	0.4646	0.2782	0.4
1.2098	31.0	2635	1.3243	0.2303	0.4668	0.1886	0.1071	0.1712	0.3252	0.2839	0.4507	0.4746	0.1955	0.3807	0.639	0.5402	0.7428	0.1085	0.3694	0.15	0.391	0.0889	0.4771	0.2639	0.3926
1.2098	32.0	2720	1.3032	0.2439	0.4722	0.1977	0.1023	0.1608	0.3506	0.2867	0.4453	0.47	0.2125	0.3839	0.597	0.5685	0.7556	0.1089	0.3774	0.1535	0.3747	0.0978	0.4354	0.2906	0.4069
1.2098	33.0	2805	1.2945	0.2491	0.4852	0.2148	0.1169	0.1539	0.3552	0.2932	0.4555	0.4754	0.1981	0.3771	0.6219	0.5846	0.755	0.1052	0.3984	0.1647	0.3747	0.0977	0.4396	0.2935	0.4095
1.2098	34.0	2890	1.3078	0.256	0.4961	0.2202	0.1505	0.1884	0.3566	0.2939	0.4495	0.4667	0.1925	0.3871	0.6014	0.563	0.7472	0.1068	0.3613	0.1649	0.3663	0.1464	0.4479	0.2989	0.4106
1.2098	35.0	2975	1.2884	0.2613	0.5125	0.2244	0.096	0.1776	0.3651	0.293	0.448	0.4621	0.1787	0.4024	0.6022	0.5816	0.7583	0.1365	0.3742	0.1676	0.3674	0.1175	0.3979	0.3034	0.4127
1.0602	36.0	3060	1.2815	0.2613	0.4981	0.2183	0.1174	0.18	0.3633	0.2981	0.4457	0.4618	0.1747	0.3881	0.5815	0.5799	0.7667	0.1394	0.371	0.1584	0.3702	0.1318	0.3979	0.2969	0.4032
1.0602	37.0	3145	1.2907	0.2499	0.4974	0.2101	0.1331	0.1679	0.3634	0.2973	0.4557	0.4728	0.1949	0.3897	0.6137	0.5517	0.7444	0.1308	0.3984	0.1616	0.3854	0.1044	0.4229	0.3009	0.4127
1.0602	38.0	3230	1.2805	0.2602	0.52	0.2108	0.1393	0.1888	0.3606	0.2966	0.4592	0.4762	0.1966	0.402	0.6078	0.5761	0.7556	0.1332	0.3742	0.1802	0.3809	0.1077	0.4542	0.3037	0.4164
1.0602	39.0	3315	1.2698	0.261	0.494	0.2242	0.14	0.1957	0.3475	0.2992	0.4674	0.4858	0.2292	0.4155	0.5978	0.5924	0.7567	0.1052	0.3903	0.1789	0.4056	0.1183	0.4479	0.31	0.4286
1.0602	40.0	3400	1.2609	0.2775	0.5241	0.242	0.1488	0.2006	0.3761	0.3033	0.4667	0.4845	0.216	0.4314	0.6122	0.5969	0.7522	0.1477	0.3984	0.2019	0.4096	0.1377	0.45	0.3033	0.4122
1.0602	41.0	3485	1.2572	0.2727	0.515	0.2386	0.1282	0.1983	0.3711	0.3018	0.459	0.4749	0.202	0.4185	0.6023	0.5941	0.7528	0.1339	0.3823	0.1862	0.3899	0.1427	0.4396	0.3066	0.4101
0.9738	42.0	3570	1.2510	0.2736	0.5131	0.2353	0.1534	0.1923	0.3905	0.3077	0.4753	0.4862	0.2183	0.412	0.6298	0.6055	0.7628	0.1376	0.3871	0.1884	0.3876	0.1201	0.4729	0.3161	0.4206
0.9738	43.0	3655	1.2695	0.2762	0.5243	0.2381	0.1287	0.1941	0.3775	0.3089	0.4632	0.4778	0.1805	0.4073	0.6117	0.6051	0.7678	0.1495	0.4048	0.1927	0.3781	0.1232	0.4208	0.3105	0.4175
0.9738	44.0	3740	1.2572	0.2734	0.5133	0.2436	0.1276	0.1833	0.3786	0.3056	0.4713	0.488	0.1853	0.4108	0.6138	0.6044	0.7628	0.1442	0.4113	0.1882	0.3831	0.1252	0.4688	0.3051	0.4143
0.9738	45.0	3825	1.2702	0.2776	0.5164	0.249	0.1282	0.2003	0.3858	0.3099	0.4648	0.4802	0.1957	0.4204	0.5994	0.6041	0.7656	0.1466	0.3806	0.1912	0.386	0.1381	0.4542	0.3081	0.4148
0.9738	46.0	3910	1.2658	0.2784	0.5212	0.2503	0.1457	0.1963	0.3952	0.3164	0.4727	0.4861	0.2016	0.4174	0.6137	0.6031	0.7722	0.1508	0.3968	0.1914	0.3792	0.1414	0.4708	0.3053	0.4116
0.9738	47.0	3995	1.2724	0.2805	0.5217	0.2477	0.1289	0.2009	0.3915	0.3092	0.4748	0.487	0.2106	0.4097	0.6215	0.5991	0.7672	0.1565	0.4048	0.1881	0.373	0.1551	0.4771	0.3038	0.4127
0.9058	48.0	4080	1.2603	0.2761	0.5235	0.2386	0.1343	0.196	0.376	0.304	0.4708	0.4827	0.2198	0.4073	0.5984	0.5976	0.7622	0.1582	0.421	0.1824	0.3826	0.14	0.4354	0.3024	0.4122
0.9058	49.0	4165	1.2626	0.2787	0.5264	0.2444	0.1316	0.1989	0.3758	0.3088	0.4785	0.4893	0.199	0.419	0.6087	0.5961	0.765	0.1573	0.4242	0.189	0.3921	0.1455	0.45	0.3058	0.4153
0.9058	50.0	4250	1.2636	0.2812	0.5274	0.242	0.1369	0.202	0.3818	0.3077	0.4751	0.4872	0.2071	0.4203	0.6132	0.6019	0.7678	0.1587	0.4161	0.1883	0.3792	0.1509	0.4604	0.3062	0.4127

Framework versions

• Transformers 4.47.0
• Pytorch 2.5.1+cu121
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0