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 Camping car	Mar 100 Camping car	Map Car	Mar 100 Car	Map Pickup	Mar 100 Pickup
No log	1.0	232	1.3186	0.0125	0.0292	0.0085	0.0059	0.0197	0.004	0.0182	0.0467	0.0903	0.0556	0.1396	0.1	0.0	0.0	0.0751	0.5416	0.0	0.0
No log	2.0	464	1.0802	0.0375	0.0832	0.0283	0.263	0.0585	0.0102	0.0254	0.0734	0.0865	0.2667	0.1317	0.15	0.0	0.0	0.2249	0.5189	0.0	0.0
1.4746	3.0	696	0.9804	0.0608	0.125	0.0483	0.2948	0.0938	0.075	0.0305	0.0821	0.0903	0.3556	0.1372	0.075	0.0	0.0	0.3646	0.5416	0.0	0.0
1.4746	4.0	928	0.9139	0.0712	0.1426	0.0577	0.2232	0.1091	0.125	0.0315	0.085	0.0959	0.3333	0.1459	0.125	0.0	0.0	0.4274	0.5754	0.0	0.0
1.0134	5.0	1160	0.9581	0.0637	0.1367	0.0426	0.0804	0.0993	0.075	0.0289	0.0771	0.0846	0.2556	0.1292	0.075	0.0	0.0	0.3823	0.5078	0.0	0.0
1.0134	6.0	1392	0.8830	0.0743	0.1476	0.0645	0.2171	0.1139	0.075	0.0345	0.0862	0.0967	0.3222	0.1474	0.075	0.0	0.0	0.4456	0.5801	0.0	0.0
0.9133	7.0	1624	0.8645	0.0716	0.147	0.0571	0.2156	0.1099	0.0752	0.0329	0.0853	0.0966	0.3111	0.147	0.175	0.0	0.0	0.4296	0.5797	0.0	0.0
0.9133	8.0	1856	0.8776	0.0676	0.1478	0.0445	0.2225	0.1032	0.1254	0.0317	0.0811	0.0934	0.3333	0.1417	0.2	0.0	0.0	0.4056	0.5601	0.0	0.0
0.8617	9.0	2088	0.8556	0.0754	0.1506	0.0638	0.252	0.1153	0.1254	0.0323	0.0881	0.0999	0.3667	0.1517	0.2	0.0	0.0	0.4525	0.5996	0.0	0.0
0.8617	10.0	2320	0.7552	0.0821	0.1528	0.0803	0.361	0.1248	0.1257	0.0347	0.1119	0.1312	0.5222	0.1747	0.2625	0.0	0.0	0.4921	0.6206	0.0004	0.1667
0.8182	11.0	2552	0.8211	0.0741	0.1525	0.0627	0.3014	0.114	0.0503	0.0381	0.1098	0.1544	0.4222	0.2641	0.125	0.0001	0.1	0.4422	0.5762	0.002	0.25
0.8182	12.0	2784	0.8140	0.0734	0.1486	0.056	0.214	0.1129	0.0506	0.0451	0.1066	0.1184	0.3778	0.1941	0.125	0.0	0.0	0.4382	0.594	0.0024	0.1167
0.8079	13.0	3016	0.7473	0.0848	0.1559	0.0789	0.2794	0.1307	0.0779	0.078	0.16	0.1727	0.5	0.2668	0.1625	0.0	0.0	0.4983	0.6363	0.0103	0.4
0.8079	14.0	3248	0.8514	0.0706	0.1541	0.0485	0.3034	0.1071	0.1046	0.079	0.1726	0.1862	0.4222	0.2556	0.2875	0.0	0.0	0.4149	0.5669	0.0089	0.55
0.8079	15.0	3480	0.7615	0.0814	0.1579	0.0709	0.3673	0.1229	0.0691	0.0929	0.161	0.1719	0.4444	0.2177	0.3125	0.0	0.0	0.4774	0.6146	0.0109	0.4167
0.7672	16.0	3712	0.7819	0.0786	0.1555	0.0732	0.2782	0.1182	0.1589	0.103	0.1757	0.1878	0.3556	0.2629	0.325	0.0	0.0	0.4557	0.5936	0.0159	0.5333
0.7672	17.0	3944	0.7723	0.0807	0.1551	0.0757	0.3302	0.1227	0.0687	0.0812	0.1762	0.1939	0.4	0.274	0.3	0.0	0.0	0.4724	0.6135	0.0121	0.55
0.744	18.0	4176	0.7838	0.0784	0.1535	0.0709	0.3594	0.1201	0.0564	0.0865	0.1865	0.2497	0.4	0.3637	0.325	0.0009	0.3	0.4503	0.5982	0.0191	0.6
0.744	19.0	4408	0.7714	0.0763	0.1552	0.0625	0.2732	0.116	0.0675	0.0605	0.1696	0.1824	0.4111	0.2502	0.3	0.0	0.0	0.4461	0.5943	0.0115	0.5
0.7219	20.0	4640	0.7403	0.0808	0.1543	0.0686	0.2968	0.1251	0.0665	0.0984	0.1889	0.1997	0.5111	0.2859	0.3	0.0	0.0	0.4738	0.6146	0.0109	0.5833
0.7219	21.0	4872	0.7421	0.0839	0.1599	0.0803	0.2862	0.2166	0.0451	0.1396	0.2437	0.257	0.5	0.3782	0.275	0.0123	0.4	0.4792	0.6089	0.0118	0.5333
0.6955	22.0	5104	0.7459	0.0844	0.1619	0.0753	0.3116	0.1475	0.0462	0.1395	0.2253	0.2342	0.4333	0.3404	0.2875	0.0068	0.25	0.4815	0.6053	0.018	0.55
0.6955	23.0	5336	0.7439	0.0844	0.1594	0.0782	0.3246	0.1335	0.0682	0.1559	0.2468	0.2567	0.4667	0.378	0.3	0.0031	0.3	0.4854	0.6071	0.018	0.6333
0.6836	24.0	5568	0.7263	0.0879	0.1619	0.0854	0.3509	0.1397	0.0597	0.1718	0.2499	0.2589	0.4333	0.3818	0.275	0.0027	0.3	0.4998	0.6203	0.025	0.6333
0.6836	25.0	5800	0.7146	0.0881	0.1632	0.087	0.3606	0.1412	0.0714	0.1518	0.2466	0.2572	0.4667	0.3768	0.3	0.0032	0.3	0.4988	0.6263	0.0267	0.6167
0.6671	26.0	6032	0.7180	0.0915	0.1678	0.0918	0.3652	0.2262	0.0483	0.163	0.2506	0.2672	0.5	0.3979	0.2875	0.0186	0.35	0.5069	0.6367	0.0235	0.6167
0.6671	27.0	6264	0.7219	0.0907	0.1678	0.0888	0.3596	0.2122	0.0492	0.1375	0.26	0.2709	0.5	0.4012	0.3	0.0184	0.35	0.5014	0.6253	0.0243	0.65
0.6671	28.0	6496	0.7177	0.0882	0.1642	0.0866	0.3625	0.1439	0.0505	0.1463	0.2603	0.2715	0.5111	0.4021	0.3	0.0038	0.35	0.4996	0.6288	0.0256	0.65
0.656	29.0	6728	0.7257	0.0873	0.1634	0.084	0.355	0.1417	0.0497	0.1433	0.2572	0.2708	0.5	0.401	0.3	0.0039	0.35	0.4962	0.6246	0.0237	0.65
0.656	30.0	6960	0.7220	0.0875	0.1634	0.084	0.355	0.1423	0.0499	0.1462	0.2602	0.2709	0.5	0.4013	0.3	0.0039	0.35	0.4971	0.6256	0.0239	0.65

Framework versions

Transformers 4.41.2
Pytorch 2.3.0+cu121
Datasets 2.20.0
Tokenizers 0.19.1

Renthungoh/Vehicle_Detection_Model

Vehicle_Detection_Model

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

Renthungoh/
Vehicle_Detection_Model