custom-object-masking_v4-2-1

This model is a fine-tuned version of nvidia/mit-b0 on the sungile/custom-object-masking_v4-2 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.1002
• Mean Iou: 0.4191
• Mean Accuracy: 0.8383
• Overall Accuracy: 0.8383
• Accuracy Unknown: nan
• Accuracy Background: 0.8383
• Accuracy Object: nan
• Iou Unknown: 0.0
• Iou Background: 0.8383
• Iou Object: nan

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: 6e-05
• train_batch_size: 2
• eval_batch_size: 2
• 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
• num_epochs: 13

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss	Mean Iou	Mean Accuracy	Overall Accuracy	Accuracy Unknown	Accuracy Background	Accuracy Object	Iou Unknown	Iou Background	Iou Object
0.7391	0.0889	20	0.9385	0.2926	0.8778	0.8778	nan	0.8778	nan	0.0	0.8778	0.0
0.6082	0.1778	40	0.7636	0.2813	0.8438	0.8438	nan	0.8438	nan	0.0	0.8438	0.0
0.5773	0.2667	60	0.6362	0.4261	0.8523	0.8523	nan	0.8523	nan	0.0	0.8523	nan
0.4076	0.3556	80	0.4904	0.3878	0.7756	0.7756	nan	0.7756	nan	0.0	0.7756	nan
0.448	0.4444	100	0.3627	0.2691	0.5381	0.5381	nan	0.5381	nan	0.0	0.5381	nan
0.3588	0.5333	120	0.3505	0.2945	0.5891	0.5891	nan	0.5891	nan	0.0	0.5891	nan
0.3294	0.6222	140	0.2927	0.3202	0.6404	0.6404	nan	0.6404	nan	0.0	0.6404	nan
0.2958	0.7111	160	0.2787	0.3285	0.6570	0.6570	nan	0.6570	nan	0.0	0.6570	nan
0.1979	0.8	180	0.2575	0.3104	0.6207	0.6207	nan	0.6207	nan	0.0	0.6207	nan
0.268	0.8889	200	0.2255	0.3344	0.6688	0.6688	nan	0.6688	nan	0.0	0.6688	nan
0.415	0.9778	220	0.2097	0.3364	0.6729	0.6729	nan	0.6729	nan	0.0	0.6729	nan
0.2191	1.0667	240	0.2244	0.3725	0.7450	0.7450	nan	0.7450	nan	0.0	0.7450	nan
0.1481	1.1556	260	0.2998	0.4326	0.8651	0.8651	nan	0.8651	nan	0.0	0.8651	nan
0.216	1.2444	280	0.1933	0.2995	0.5990	0.5990	nan	0.5990	nan	0.0	0.5990	nan
0.1621	1.3333	300	0.2139	0.4043	0.8085	0.8085	nan	0.8085	nan	0.0	0.8085	nan
0.2972	1.4222	320	0.1705	0.3139	0.6279	0.6279	nan	0.6279	nan	0.0	0.6279	nan
0.2088	1.5111	340	0.2031	0.3358	0.6717	0.6717	nan	0.6717	nan	0.0	0.6717	nan
0.1709	1.6	360	0.1721	0.3698	0.7396	0.7396	nan	0.7396	nan	0.0	0.7396	nan
0.2445	1.6889	380	0.1624	0.3891	0.7781	0.7781	nan	0.7781	nan	0.0	0.7781	nan
0.4145	1.7778	400	0.2073	0.1587	0.3175	0.3175	nan	0.3175	nan	0.0	0.3175	nan
0.2236	1.8667	420	0.1698	0.4168	0.8336	0.8336	nan	0.8336	nan	0.0	0.8336	nan
0.0865	1.9556	440	0.1430	0.3734	0.7467	0.7467	nan	0.7467	nan	0.0	0.7467	nan
0.1752	2.0444	460	0.1378	0.3876	0.7752	0.7752	nan	0.7752	nan	0.0	0.7752	nan
0.0611	2.1333	480	0.1409	0.3283	0.6565	0.6565	nan	0.6565	nan	0.0	0.6565	nan
0.1119	2.2222	500	0.1314	0.3812	0.7624	0.7624	nan	0.7624	nan	0.0	0.7624	nan
0.1539	2.3111	520	0.1198	0.3732	0.7463	0.7463	nan	0.7463	nan	0.0	0.7463	nan
0.1989	2.4	540	0.1192	0.3706	0.7412	0.7412	nan	0.7412	nan	0.0	0.7412	nan
0.1238	2.4889	560	0.1178	0.3815	0.7630	0.7630	nan	0.7630	nan	0.0	0.7630	nan
0.15	2.5778	580	0.1279	0.3462	0.6924	0.6924	nan	0.6924	nan	0.0	0.6924	nan
0.1976	2.6667	600	0.1296	0.3957	0.7914	0.7914	nan	0.7914	nan	0.0	0.7914	nan
0.0968	2.7556	620	0.1160	0.3757	0.7515	0.7515	nan	0.7515	nan	0.0	0.7515	nan
0.0915	2.8444	640	0.1122	0.4019	0.8039	0.8039	nan	0.8039	nan	0.0	0.8039	nan
0.2159	2.9333	660	0.1099	0.3695	0.7390	0.7390	nan	0.7390	nan	0.0	0.7390	nan
0.0781	3.0222	680	0.1184	0.3871	0.7743	0.7743	nan	0.7743	nan	0.0	0.7743	nan
0.1362	3.1111	700	0.1061	0.3861	0.7723	0.7723	nan	0.7723	nan	0.0	0.7723	nan
0.0367	3.2	720	0.1273	0.3252	0.6503	0.6503	nan	0.6503	nan	0.0	0.6503	nan
0.0451	3.2889	740	0.1225	0.4195	0.8389	0.8389	nan	0.8389	nan	0.0	0.8389	nan
0.0689	3.3778	760	0.1103	0.3794	0.7587	0.7587	nan	0.7587	nan	0.0	0.7587	nan
0.2043	3.4667	780	0.1085	0.3551	0.7101	0.7101	nan	0.7101	nan	0.0	0.7101	nan
0.0473	3.5556	800	0.1085	0.3911	0.7822	0.7822	nan	0.7822	nan	0.0	0.7822	nan
0.0904	3.6444	820	0.1091	0.3995	0.7990	0.7990	nan	0.7990	nan	0.0	0.7990	nan
0.1193	3.7333	840	0.1083	0.3949	0.7898	0.7898	nan	0.7898	nan	0.0	0.7898	nan
0.0279	3.8222	860	0.1040	0.4008	0.8016	0.8016	nan	0.8016	nan	0.0	0.8016	nan
0.0474	3.9111	880	0.1077	0.3612	0.7225	0.7225	nan	0.7225	nan	0.0	0.7225	nan
0.2733	4.0	900	0.1034	0.4099	0.8198	0.8198	nan	0.8198	nan	0.0	0.8198	nan
0.0789	4.0889	920	0.0995	0.4071	0.8142	0.8142	nan	0.8142	nan	0.0	0.8142	nan
0.1098	4.1778	940	0.1028	0.3983	0.7966	0.7966	nan	0.7966	nan	0.0	0.7966	nan
0.0274	4.2667	960	0.1020	0.3771	0.7542	0.7542	nan	0.7542	nan	0.0	0.7542	nan
0.1645	4.3556	980	0.1147	0.4270	0.8540	0.8540	nan	0.8540	nan	0.0	0.8540	nan
0.0508	4.4444	1000	0.1008	0.3972	0.7944	0.7944	nan	0.7944	nan	0.0	0.7944	nan
0.1336	4.5333	1020	0.0963	0.3973	0.7947	0.7947	nan	0.7947	nan	0.0	0.7947	nan
0.0346	4.6222	1040	0.1061	0.3759	0.7519	0.7519	nan	0.7519	nan	0.0	0.7519	nan
0.0243	4.7111	1060	0.1017	0.4157	0.8315	0.8315	nan	0.8315	nan	0.0	0.8315	nan
0.2029	4.8	1080	0.1016	0.3618	0.7235	0.7235	nan	0.7235	nan	0.0	0.7235	nan
0.0348	4.8889	1100	0.1028	0.4353	0.8707	0.8707	nan	0.8707	nan	0.0	0.8707	nan
0.0641	4.9778	1120	0.1023	0.4124	0.8249	0.8249	nan	0.8249	nan	0.0	0.8249	nan
0.1042	5.0667	1140	0.1034	0.3725	0.7450	0.7450	nan	0.7450	nan	0.0	0.7450	nan
0.034	5.1556	1160	0.0995	0.4246	0.8493	0.8493	nan	0.8493	nan	0.0	0.8493	nan
0.065	5.2444	1180	0.0954	0.3963	0.7926	0.7926	nan	0.7926	nan	0.0	0.7926	nan
0.0585	5.3333	1200	0.0981	0.4203	0.8407	0.8407	nan	0.8407	nan	0.0	0.8407	nan
0.0584	5.4222	1220	0.1002	0.4252	0.8504	0.8504	nan	0.8504	nan	0.0	0.8504	nan
0.0546	5.5111	1240	0.0923	0.4067	0.8134	0.8134	nan	0.8134	nan	0.0	0.8134	nan
0.09	5.6	1260	0.1025	0.4196	0.8392	0.8392	nan	0.8392	nan	0.0	0.8392	nan
0.2459	5.6889	1280	0.1104	0.4421	0.8843	0.8843	nan	0.8843	nan	0.0	0.8843	nan
0.0388	5.7778	1300	0.0958	0.4003	0.8006	0.8006	nan	0.8006	nan	0.0	0.8006	nan
0.0286	5.8667	1320	0.1013	0.4067	0.8135	0.8135	nan	0.8135	nan	0.0	0.8135	nan
0.0743	5.9556	1340	0.1011	0.4149	0.8298	0.8298	nan	0.8298	nan	0.0	0.8298	nan
0.0701	6.0444	1360	0.0981	0.4147	0.8294	0.8294	nan	0.8294	nan	0.0	0.8294	nan
0.0132	6.1333	1380	0.0923	0.4010	0.8021	0.8021	nan	0.8021	nan	0.0	0.8021	nan
0.0445	6.2222	1400	0.0925	0.4068	0.8135	0.8135	nan	0.8135	nan	0.0	0.8135	nan
0.0202	6.3111	1420	0.0940	0.4121	0.8242	0.8242	nan	0.8242	nan	0.0	0.8242	nan
0.062	6.4	1440	0.0940	0.4258	0.8515	0.8515	nan	0.8515	nan	0.0	0.8515	nan
0.1998	6.4889	1460	0.0976	0.3918	0.7837	0.7837	nan	0.7837	nan	0.0	0.7837	nan
0.0473	6.5778	1480	0.0934	0.4260	0.8519	0.8519	nan	0.8519	nan	0.0	0.8519	nan
0.0236	6.6667	1500	0.0927	0.4082	0.8163	0.8163	nan	0.8163	nan	0.0	0.8163	nan
0.052	6.7556	1520	0.0958	0.4066	0.8132	0.8132	nan	0.8132	nan	0.0	0.8132	nan
0.0258	6.8444	1540	0.0925	0.4243	0.8485	0.8485	nan	0.8485	nan	0.0	0.8485	nan
0.0357	6.9333	1560	0.0927	0.4082	0.8163	0.8163	nan	0.8163	nan	0.0	0.8163	nan
0.0122	7.0222	1580	0.0956	0.4246	0.8492	0.8492	nan	0.8492	nan	0.0	0.8492	nan
0.1689	7.1111	1600	0.0913	0.4144	0.8288	0.8288	nan	0.8288	nan	0.0	0.8288	nan
0.0657	7.2	1620	0.0952	0.4067	0.8134	0.8134	nan	0.8134	nan	0.0	0.8134	nan
0.1023	7.2889	1640	0.0957	0.4116	0.8232	0.8232	nan	0.8232	nan	0.0	0.8232	nan
0.0202	7.3778	1660	0.0910	0.4090	0.8180	0.8180	nan	0.8180	nan	0.0	0.8180	nan
0.0802	7.4667	1680	0.0934	0.4091	0.8183	0.8183	nan	0.8183	nan	0.0	0.8183	nan
0.0925	7.5556	1700	0.0926	0.4131	0.8262	0.8262	nan	0.8262	nan	0.0	0.8262	nan
0.0154	7.6444	1720	0.0958	0.4140	0.8280	0.8280	nan	0.8280	nan	0.0	0.8280	nan
0.0176	7.7333	1740	0.0923	0.4174	0.8348	0.8348	nan	0.8348	nan	0.0	0.8348	nan
0.0861	7.8222	1760	0.0978	0.4234	0.8468	0.8468	nan	0.8468	nan	0.0	0.8468	nan
0.0422	7.9111	1780	0.0971	0.4085	0.8171	0.8171	nan	0.8171	nan	0.0	0.8171	nan
0.287	8.0	1800	0.1010	0.4154	0.8308	0.8308	nan	0.8308	nan	0.0	0.8308	nan
0.2216	8.0889	1820	0.0991	0.4037	0.8073	0.8073	nan	0.8073	nan	0.0	0.8073	nan
0.0269	8.1778	1840	0.0993	0.4258	0.8515	0.8515	nan	0.8515	nan	0.0	0.8515	nan
0.0176	8.2667	1860	0.1009	0.4232	0.8464	0.8464	nan	0.8464	nan	0.0	0.8464	nan
0.0371	8.3556	1880	0.0944	0.4162	0.8323	0.8323	nan	0.8323	nan	0.0	0.8323	nan
0.0406	8.4444	1900	0.1013	0.3907	0.7814	0.7814	nan	0.7814	nan	0.0	0.7814	nan
0.0286	8.5333	1920	0.1015	0.4215	0.8430	0.8430	nan	0.8430	nan	0.0	0.8430	nan
0.0307	8.6222	1940	0.0967	0.4213	0.8426	0.8426	nan	0.8426	nan	0.0	0.8426	nan
0.0372	8.7111	1960	0.0938	0.4166	0.8332	0.8332	nan	0.8332	nan	0.0	0.8332	nan
0.0094	8.8	1980	0.0965	0.4333	0.8665	0.8665	nan	0.8665	nan	0.0	0.8665	nan
0.0469	8.8889	2000	0.0995	0.3927	0.7855	0.7855	nan	0.7855	nan	0.0	0.7855	nan
0.0172	8.9778	2020	0.0995	0.4123	0.8245	0.8245	nan	0.8245	nan	0.0	0.8245	nan
0.1531	9.0667	2040	0.1000	0.4047	0.8094	0.8094	nan	0.8094	nan	0.0	0.8094	nan
0.0339	9.1556	2060	0.1010	0.4271	0.8541	0.8541	nan	0.8541	nan	0.0	0.8541	nan
0.0364	9.2444	2080	0.0989	0.4048	0.8095	0.8095	nan	0.8095	nan	0.0	0.8095	nan
0.0554	9.3333	2100	0.0939	0.4216	0.8433	0.8433	nan	0.8433	nan	0.0	0.8433	nan
0.0416	9.4222	2120	0.0953	0.4184	0.8367	0.8367	nan	0.8367	nan	0.0	0.8367	nan
0.0386	9.5111	2140	0.0948	0.4197	0.8394	0.8394	nan	0.8394	nan	0.0	0.8394	nan
0.044	9.6	2160	0.0953	0.4212	0.8424	0.8424	nan	0.8424	nan	0.0	0.8424	nan
0.1638	9.6889	2180	0.0969	0.4179	0.8359	0.8359	nan	0.8359	nan	0.0	0.8359	nan
0.0155	9.7778	2200	0.0998	0.3974	0.7949	0.7949	nan	0.7949	nan	0.0	0.7949	nan
0.0232	9.8667	2220	0.0995	0.4064	0.8128	0.8128	nan	0.8128	nan	0.0	0.8128	nan
0.0476	9.9556	2240	0.0985	0.4146	0.8293	0.8293	nan	0.8293	nan	0.0	0.8293	nan
0.0567	10.0444	2260	0.1030	0.4062	0.8125	0.8125	nan	0.8125	nan	0.0	0.8125	nan
0.0489	10.1333	2280	0.1006	0.4080	0.8160	0.8160	nan	0.8160	nan	0.0	0.8160	nan
0.022	10.2222	2300	0.0994	0.4207	0.8414	0.8414	nan	0.8414	nan	0.0	0.8414	nan
0.0144	10.3111	2320	0.1023	0.4154	0.8308	0.8308	nan	0.8308	nan	0.0	0.8308	nan
0.0471	10.4	2340	0.1000	0.4102	0.8204	0.8204	nan	0.8204	nan	0.0	0.8204	nan
0.0483	10.4889	2360	0.1005	0.4213	0.8426	0.8426	nan	0.8426	nan	0.0	0.8426	nan
0.0064	10.5778	2380	0.1043	0.4138	0.8277	0.8277	nan	0.8277	nan	0.0	0.8277	nan
0.0526	10.6667	2400	0.1051	0.4082	0.8163	0.8163	nan	0.8163	nan	0.0	0.8163	nan
0.0301	10.7556	2420	0.1008	0.4110	0.8219	0.8219	nan	0.8219	nan	0.0	0.8219	nan
0.0297	10.8444	2440	0.0999	0.4073	0.8146	0.8146	nan	0.8146	nan	0.0	0.8146	nan
0.0377	10.9333	2460	0.1004	0.4147	0.8295	0.8295	nan	0.8295	nan	0.0	0.8295	nan
0.0673	11.0222	2480	0.0989	0.4175	0.8350	0.8350	nan	0.8350	nan	0.0	0.8350	nan
0.085	11.1111	2500	0.1012	0.4246	0.8492	0.8492	nan	0.8492	nan	0.0	0.8492	nan
0.0127	11.2	2520	0.0980	0.4230	0.8460	0.8460	nan	0.8460	nan	0.0	0.8460	nan
0.0083	11.2889	2540	0.0967	0.4241	0.8482	0.8482	nan	0.8482	nan	0.0	0.8482	nan
0.0216	11.3778	2560	0.0973	0.4276	0.8553	0.8553	nan	0.8553	nan	0.0	0.8553	nan
0.0376	11.4667	2580	0.1012	0.4276	0.8553	0.8553	nan	0.8553	nan	0.0	0.8553	nan
0.0623	11.5556	2600	0.1009	0.4270	0.8541	0.8541	nan	0.8541	nan	0.0	0.8541	nan
0.0276	11.6444	2620	0.1003	0.4142	0.8284	0.8284	nan	0.8284	nan	0.0	0.8284	nan
0.0336	11.7333	2640	0.1004	0.4046	0.8092	0.8092	nan	0.8092	nan	0.0	0.8092	nan
0.0307	11.8222	2660	0.1012	0.4019	0.8039	0.8039	nan	0.8039	nan	0.0	0.8039	nan
0.1815	11.9111	2680	0.1001	0.4101	0.8203	0.8203	nan	0.8203	nan	0.0	0.8203	nan
0.0171	12.0	2700	0.1002	0.4124	0.8249	0.8249	nan	0.8249	nan	0.0	0.8249	nan
0.0646	12.0889	2720	0.0997	0.4129	0.8257	0.8257	nan	0.8257	nan	0.0	0.8257	nan
0.051	12.1778	2740	0.0983	0.4163	0.8327	0.8327	nan	0.8327	nan	0.0	0.8327	nan
0.0502	12.2667	2760	0.1004	0.4217	0.8434	0.8434	nan	0.8434	nan	0.0	0.8434	nan
0.0077	12.3556	2780	0.0989	0.4194	0.8388	0.8388	nan	0.8388	nan	0.0	0.8388	nan
0.0212	12.4444	2800	0.0991	0.4162	0.8325	0.8325	nan	0.8325	nan	0.0	0.8325	nan
0.0313	12.5333	2820	0.1008	0.4116	0.8231	0.8231	nan	0.8231	nan	0.0	0.8231	nan
0.0064	12.6222	2840	0.1021	0.4199	0.8398	0.8398	nan	0.8398	nan	0.0	0.8398	nan
0.1206	12.7111	2860	0.1018	0.4198	0.8397	0.8397	nan	0.8397	nan	0.0	0.8397	nan
0.0261	12.8	2880	0.1031	0.4237	0.8475	0.8475	nan	0.8475	nan	0.0	0.8475	nan
0.0139	12.8889	2900	0.1024	0.4215	0.8429	0.8429	nan	0.8429	nan	0.0	0.8429	nan
0.0173	12.9778	2920	0.1002	0.4191	0.8383	0.8383	nan	0.8383	nan	0.0	0.8383	nan

Framework versions

• Transformers 4.47.1
• Pytorch 2.5.1+cu124
• Datasets 3.2.0
• Tokenizers 0.21.0