You can deploy this model and start earning money today!

ArrayDice/
Super_Detection_Model

Name: Super_Detection_Model
Rating: 2.5 (5 reviews)

safetensors

detr

generated_from_trainer

facebook/detr-resnet-50

finetune

apache-2.0

Views

No views yet

Super_Detection_Model

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-50 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 1.1666
Map: 0.1631
Map 50: 0.3094
Map 75: 0.1578
Map Small: 0.136
Map Medium: 0.2597
Map Large: 0.1753
Mar 1: 0.1149
Mar 10: 0.2246
Mar 100: 0.2567
Mar Small: 0.2577
Mar Medium: 0.3214
Mar Large: 0.3473
Map Car: 0.2921
Mar 100 Car: 0.4101
Map Hgv: 0.3204
Mar 100 Hgv: 0.4958
Map Motorcycle: 0.0399
Mar 100 Motorcycle: 0.1208
Map Other: 0.0
Mar 100 Other: 0.0

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 Car	Mar 100 Car	Map Hgv	Mar 100 Hgv	Map Motorcycle	Mar 100 Motorcycle
2.0243	1.0	1431	1.8261	0.0224	0.0754	0.0071	0.0205	0.073	0.0404	0.0153	0.0488	0.0703	0.0623	0.1422	0.1632	0.0879	0.2349	0.0016	0.0462	0.0	0.0
1.8222	2.0	2862	1.7582	0.0263	0.0793	0.011	0.0243	0.0842	0.0618	0.0282	0.0689	0.089	0.0681	0.1561	0.2498	0.0964	0.2493	0.0088	0.1068	0.0	0.0
1.7513	3.0	4293	1.8670	0.0326	0.095	0.016	0.0262	0.0968	0.0393	0.0394	0.0846	0.1004	0.0673	0.1735	0.1284	0.0925	0.2213	0.038	0.1803	0.0	0.0
1.7318	4.0	5724	1.6184	0.0444	0.1157	0.0264	0.0343	0.1308	0.0531	0.054	0.1232	0.1544	0.1096	0.2494	0.2399	0.1154	0.2994	0.0624	0.318	0.0	0.0
1.7005	5.0	7155	1.6096	0.0563	0.1434	0.038	0.0381	0.1361	0.069	0.057	0.1142	0.1376	0.0907	0.2308	0.2079	0.1249	0.2756	0.1002	0.2749	0.0	0.0
1.6242	6.0	8586	1.5605	0.0566	0.1396	0.0399	0.0408	0.1475	0.0656	0.0599	0.1303	0.1603	0.1173	0.2522	0.2842	0.116	0.2961	0.1095	0.3421	0.0008	0.003
1.6339	7.0	10017	1.5466	0.0677	0.1558	0.0514	0.0509	0.1477	0.0708	0.0609	0.1372	0.1654	0.141	0.2481	0.2283	0.1688	0.3031	0.1015	0.3348	0.0007	0.0238
1.611	8.0	11448	1.6296	0.0656	0.1601	0.0465	0.0447	0.1513	0.0639	0.0581	0.1229	0.1461	0.1028	0.2445	0.2403	0.1505	0.2771	0.1093	0.2967	0.0025	0.0107
1.5769	9.0	12879	1.5218	0.0817	0.1811	0.0655	0.0614	0.1676	0.0751	0.0699	0.1476	0.1762	0.1485	0.2602	0.2574	0.1837	0.2981	0.1349	0.343	0.0083	0.0637
1.5192	10.0	14310	1.5124	0.0858	0.1911	0.0722	0.0558	0.1774	0.0845	0.0726	0.1462	0.1731	0.1398	0.2583	0.2369	0.1615	0.3079	0.1738	0.3261	0.0079	0.0583
1.5417	11.0	15741	1.4493	0.0985	0.212	0.084	0.0715	0.1935	0.0993	0.077	0.1521	0.1775	0.1501	0.2581	0.2797	0.1938	0.3146	0.187	0.331	0.0133	0.0643
1.4639	12.0	17172	1.4144	0.1015	0.2209	0.0849	0.0756	0.1908	0.0964	0.0779	0.1578	0.1821	0.1632	0.2614	0.3029	0.2114	0.3273	0.1803	0.3355	0.0141	0.0655
1.4552	13.0	18603	1.4097	0.098	0.2143	0.0784	0.0756	0.1834	0.0974	0.0793	0.172	0.2072	0.1964	0.2771	0.2915	0.2084	0.3444	0.1679	0.3982	0.0159	0.0863
1.4135	14.0	20034	1.3709	0.1232	0.2537	0.1064	0.1001	0.2153	0.098	0.0957	0.1857	0.2135	0.1966	0.2919	0.3075	0.233	0.3451	0.2224	0.4144	0.0373	0.0946
1.3648	15.0	21465	1.3388	0.1261	0.2621	0.1064	0.0997	0.22	0.1053	0.0956	0.1931	0.223	0.2157	0.2928	0.2985	0.2378	0.3632	0.2348	0.4318	0.0317	0.097
1.3848	16.0	22896	1.3085	0.1221	0.2473	0.1119	0.0891	0.2217	0.1163	0.098	0.1889	0.2181	0.202	0.3679	0.3138	0.223	0.3537	0.2482	0.4275	0.0172	0.0911
1.3514	17.0	24327	1.2929	0.1308	0.2737	0.1113	0.0987	0.2308	0.1232	0.1009	0.1995	0.2286	0.2175	0.2992	0.3208	0.2345	0.3652	0.2544	0.4416	0.0344	0.1077
1.3502	18.0	25758	1.2871	0.1304	0.272	0.1161	0.0992	0.2295	0.1483	0.0975	0.1936	0.2225	0.2081	0.2928	0.3418	0.2451	0.3704	0.2546	0.4224	0.0217	0.097
1.2679	19.0	27189	1.2635	0.1347	0.2762	0.121	0.1035	0.2416	0.1493	0.1051	0.2019	0.2318	0.2171	0.4472	0.3478	0.2477	0.3708	0.2594	0.4334	0.0316	0.1232
1.2864	20.0	28620	1.2418	0.1428	0.2839	0.1278	0.1093	0.2477	0.1554	0.1082	0.2071	0.2397	0.2309	0.4281	0.3248	0.2608	0.3873	0.2756	0.4506	0.0349	0.1208
1.2492	21.0	30051	1.2324	0.151	0.2957	0.14	0.1187	0.2491	0.1583	0.1131	0.2166	0.2485	0.2471	0.314	0.329	0.2675	0.3891	0.2996	0.4835	0.037	0.1214
1.2282	22.0	31482	1.2092	0.1561	0.3021	0.1477	0.1281	0.2522	0.1707	0.1146	0.2187	0.2519	0.2494	0.3176	0.3488	0.2763	0.3983	0.3116	0.4877	0.0364	0.1214
1.2218	23.0	32913	1.1896	0.1533	0.2986	0.1426	0.1261	0.2506	0.1555	0.1111	0.2177	0.25	0.25	0.3149	0.3495	0.2836	0.4018	0.2932	0.4759	0.0364	0.122
1.2083	24.0	34344	1.1887	0.1536	0.2964	0.1448	0.1262	0.2524	0.163	0.1109	0.2198	0.2531	0.2541	0.3929	0.3437	0.2792	0.4027	0.3017	0.4887	0.0334	0.1208
1.2021	25.0	35775	1.1857	0.1584	0.3051	0.1519	0.131	0.2559	0.1703	0.1129	0.2198	0.2543	0.2557	0.3201	0.3446	0.2893	0.4064	0.3095	0.4966	0.0349	0.1143
1.2054	26.0	37206	1.1760	0.1609	0.3088	0.1541	0.1345	0.2567	0.1787	0.1159	0.2227	0.2546	0.253	0.3211	0.349	0.2939	0.4076	0.3108	0.4893	0.0387	0.1214
1.1786	27.0	38637	1.1732	0.1612	0.3063	0.1565	0.1328	0.258	0.174	0.1141	0.2242	0.2564	0.2532	0.3232	0.3475	0.292	0.4087	0.3157	0.4973	0.0372	0.1196
1.1786	28.0	40068	1.1681	0.1635	0.3102	0.1562	0.1372	0.2602	0.1769	0.1157	0.2248	0.2573	0.2583	0.3225	0.3481	0.2919	0.4104	0.3222	0.499	0.0399	0.1196
1.1715	29.0	41499	1.1684	0.1628	0.3095	0.1571	0.1359	0.2592	0.1755	0.1149	0.2242	0.2563	0.257	0.321	0.3474	0.2909	0.409	0.3196	0.4954	0.0407	0.1208
1.1823	30.0	42930	1.1666	0.1631	0.3094	0.1578	0.136	0.2597	0.1753	0.1149	0.2246	0.2567	0.2577	0.3214	0.3473	0.2921	0.4101	0.3204	0.4958	0.0399	0.1208

Framework versions

Transformers 4.44.0
Pytorch 2.4.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

ArrayDice/Super_Detection_Model

Super_Detection_Model

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

ArrayDice/
Super_Detection_Model