learning_rate: 5e-05
train_batch_size: 8
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: 10
mixed_precision_training: Native AMP

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 Person	Mar 100 Person	Map Ear	Mar 100 Ear	Map Earmuffs	Mar 100 Earmuffs	Map Face	Mar 100 Face	Map Face-guard	Mar 100 Face-guard	Map Face-mask-medical	Mar 100 Face-mask-medical	Map Foot	Mar 100 Foot	Map Tools	Mar 100 Tools	Map Glasses	Mar 100 Glasses	Map Gloves	Mar 100 Gloves	Map Helmet	Mar 100 Helmet	Map Hands	Mar 100 Hands	Map Head	Mar 100 Head	Map Medical-suit	Mar 100 Medical-suit	Map Shoes	Mar 100 Shoes	Map Safety-suit	Mar 100 Safety-suit	Map Safety-vest	Mar 100 Safety-vest
No log	1.0	459	12.5722	0.1349	0.2143	0.143	0.0728	0.1775	0.1605	0.1436	0.2943	0.3139	0.1692	0.4142	0.5087	0.4573	0.8371	0.1857	0.4252	0.0002	0.1162	0.3926	0.613	0.001	0.2625	0.0572	0.1719	0.0004	0.102	0.0248	0.1706	0.0501	0.361	0.0807	0.1743	0.059	0.2911	0.2425	0.521	0.4662	0.6855	0.0	0.0222	0.2745	0.4592	0.0016	0.095	0.0002	0.0274
26.3979	2.0	918	11.9482	0.208	0.3216	0.2213	0.1016	0.2792	0.3172	0.1846	0.363	0.3799	0.2024	0.4917	0.6211	0.633	0.8297	0.2283	0.335	0.0016	0.3622	0.5135	0.6272	0.0562	0.4875	0.1298	0.2737	0.0051	0.2137	0.0393	0.2209	0.1385	0.3452	0.2407	0.3783	0.1832	0.3482	0.4565	0.6032	0.5955	0.694	0.0002	0.0444	0.3128	0.4551	0.0009	0.17	0.0009	0.0694
18.1729	3.0	1377	11.9715	0.2184	0.3418	0.2313	0.1126	0.3017	0.347	0.1909	0.3883	0.4101	0.2354	0.5085	0.6091	0.6705	0.8279	0.3031	0.4063	0.0117	0.3919	0.4866	0.6111	0.0355	0.5375	0.1147	0.2825	0.0111	0.2784	0.0514	0.2397	0.2188	0.4102	0.2171	0.3757	0.1851	0.3554	0.4664	0.5985	0.5942	0.6886	0.0014	0.2167	0.3408	0.4824	0.001	0.14	0.0037	0.129
16.7823	4.0	1836	11.5629	0.2362	0.3642	0.2521	0.1213	0.3333	0.3732	0.2058	0.3925	0.4068	0.2236	0.5135	0.6145	0.6948	0.8366	0.3441	0.4262	0.0691	0.4216	0.5345	0.6544	0.0409	0.4625	0.1528	0.3053	0.0125	0.2647	0.0651	0.2936	0.1319	0.3079	0.2895	0.4088	0.2312	0.3634	0.4867	0.5981	0.6117	0.6891	0.0104	0.2056	0.3356	0.4696	0.001	0.115	0.0039	0.0935
15.8096	5.0	2295	11.8381	0.2593	0.4074	0.2739	0.1281	0.3589	0.4355	0.2155	0.4214	0.4365	0.2201	0.5394	0.6675	0.6888	0.8275	0.3686	0.4572	0.1986	0.4378	0.5029	0.6389	0.1532	0.475	0.1791	0.3421	0.0229	0.2137	0.0583	0.2428	0.2389	0.4034	0.2943	0.4434	0.2326	0.3607	0.486	0.601	0.5887	0.6697	0.0124	0.4278	0.3458	0.4595	0.0035	0.25	0.0332	0.1694
14.7312	6.0	2754	11.8431	0.2451	0.3926	0.2562	0.1243	0.3434	0.3958	0.2131	0.412	0.4263	0.2187	0.5118	0.6653	0.6987	0.8307	0.3293	0.4215	0.1879	0.4162	0.4487	0.6174	0.0248	0.4875	0.1453	0.3263	0.0302	0.249	0.0799	0.2737	0.2061	0.3531	0.2911	0.4035	0.2357	0.333	0.5077	0.6144	0.5511	0.6344	0.0402	0.5222	0.3495	0.4789	0.0018	0.15	0.0394	0.1355
14.5207	7.0	3213	11.9739	0.2614	0.4212	0.2679	0.1246	0.3646	0.4079	0.2235	0.418	0.4289	0.2175	0.5351	0.617	0.6899	0.8326	0.3247	0.419	0.2156	0.4541	0.4293	0.6056	0.1801	0.4875	0.1518	0.2807	0.0507	0.2294	0.084	0.2649	0.2206	0.3678	0.2696	0.3903	0.2628	0.3625	0.5094	0.612	0.5925	0.6774	0.021	0.4056	0.3423	0.4637	0.0132	0.3	0.0863	0.1387
14.0764	8.0	3672	11.9295	0.2646	0.4292	0.2715	0.1278	0.3629	0.4405	0.2236	0.4189	0.4308	0.2232	0.5261	0.668	0.7004	0.8286	0.3267	0.4195	0.2031	0.4459	0.4416	0.6123	0.188	0.45	0.1675	0.3053	0.0274	0.2373	0.0765	0.2644	0.2267	0.3921	0.321	0.446	0.245	0.367	0.5036	0.6054	0.5888	0.6741	0.0382	0.3722	0.3382	0.4527	0.019	0.305	0.0858	0.1452
13.772	9.0	4131	11.8863	0.2678	0.4293	0.2743	0.1306	0.3694	0.4456	0.2276	0.4405	0.4524	0.2331	0.5595	0.6747	0.7065	0.8322	0.3349	0.432	0.2274	0.5568	0.4314	0.6113	0.1785	0.5625	0.1666	0.3228	0.0354	0.2608	0.0893	0.2812	0.2225	0.3842	0.2942	0.4235	0.2533	0.367	0.5127	0.6124	0.5853	0.6719	0.043	0.4611	0.3693	0.4833	0.0097	0.245	0.092	0.1839
13.5604	10.0	4590	11.8738	0.2766	0.439	0.2829	0.1319	0.375	0.4519	0.2272	0.438	0.4559	0.2268	0.551	0.6909	0.7159	0.8345	0.3388	0.4368	0.2418	0.5135	0.4365	0.6137	0.1839	0.5625	0.1733	0.2842	0.0448	0.2647	0.0879	0.284	0.224	0.3644	0.2994	0.4226	0.2581	0.3714	0.5167	0.6166	0.5923	0.6739	0.1135	0.5556	0.3707	0.483	0.0097	0.315	0.0956	0.1532

Framework versions

Transformers 4.46.0.dev0
Pytorch 2.4.1+cu121
Datasets 3.0.1
Tokenizers 0.20.1

b09501048/rtdetr2

rtdetr2

Model description

Intended uses & limitations

Training and evaluation data

Training procedure

Training hyperparameters

Training results

Framework versions

b09501048/
rtdetr2