rtdetr-r50-cppe5-finetune-use_focal-False

This model is a fine-tuned version of PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365 on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 10.2265
• Map: 0.3751
• Map 50: 0.5356
• Map 75: 0.4176
• Map Small: 0.5517
• Map Medium: 0.3568
• Map Large: 0.5283
• Mar 1: 0.329
• Mar 10: 0.6005
• Mar 100: 0.6462
• Mar Small: 0.5882
• Mar Medium: 0.5601
• Mar Large: 0.7161
• Map Coverall: 0.3237
• Mar 100 Coverall: 0.8564
• Map Face Shield: 0.4291
• Mar 100 Face Shield: 0.8467
• Map Gloves: 0.6116
• Mar 100 Gloves: 0.7638
• Map Goggles: 0.5111
• Mar 100 Goggles: 0.7643
• Map Mask: 0.0
• Mar 100 Mask: 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: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 300
• 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 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	106	48.0056	0.0096	0.0182	0.0078	0.0004	0.0011	0.0141	0.0279	0.0877	0.1286	0.0364	0.0457	0.2074	0.0454	0.3986	0.0008	0.0467	0.0014	0.0836	0.0002	0.1141	0.0	0.0
No log	2.0	212	24.1177	0.0533	0.0967	0.0483	0.0429	0.0161	0.0799	0.0924	0.2249	0.2994	0.1024	0.1912	0.4803	0.1701	0.63	0.0057	0.3213	0.07	0.3301	0.0207	0.2156	0.0	0.0
No log	3.0	318	19.6837	0.0909	0.1714	0.0842	0.1028	0.0561	0.1558	0.168	0.3546	0.4261	0.2402	0.3345	0.5601	0.1759	0.6977	0.0739	0.508	0.1338	0.5059	0.0708	0.4187	0.0	0.0
No log	4.0	424	15.9325	0.1186	0.2136	0.1107	0.0801	0.0859	0.2414	0.1884	0.3751	0.4496	0.262	0.3839	0.5603	0.2001	0.7092	0.0708	0.5373	0.1727	0.5123	0.1493	0.4891	0.0	0.0
46.7509	5.0	530	15.7219	0.1652	0.2835	0.1715	0.1035	0.13	0.2798	0.2215	0.3943	0.4835	0.3143	0.4257	0.58	0.2815	0.7286	0.1155	0.616	0.2126	0.5466	0.2163	0.5266	0.0	0.0
46.7509	6.0	636	15.2971	0.1521	0.2608	0.1585	0.1615	0.107	0.3026	0.2048	0.3936	0.4832	0.3281	0.4196	0.5982	0.2162	0.7461	0.1248	0.608	0.2377	0.5525	0.1817	0.5094	0.0	0.0
46.7509	7.0	742	14.7975	0.1739	0.3033	0.1663	0.1774	0.1249	0.2946	0.22	0.4152	0.4941	0.3349	0.4265	0.6162	0.2714	0.7359	0.1555	0.64	0.2563	0.5648	0.1865	0.5297	0.0	0.0
46.7509	8.0	848	14.0780	0.173	0.3097	0.17	0.1574	0.1366	0.3098	0.2273	0.4161	0.491	0.3402	0.4332	0.6074	0.2117	0.7401	0.1694	0.6413	0.2664	0.5626	0.2175	0.5109	0.0	0.0
46.7509	9.0	954	14.7545	0.1838	0.3225	0.1884	0.1876	0.1506	0.3254	0.2366	0.4295	0.5001	0.3676	0.4306	0.6197	0.2092	0.7424	0.1855	0.648	0.2837	0.563	0.2407	0.5469	0.0	0.0
15.0328	10.0	1060	14.8555	0.1901	0.3198	0.1947	0.1801	0.1621	0.3094	0.2376	0.4254	0.4966	0.3667	0.4266	0.6081	0.2333	0.7355	0.2159	0.6267	0.274	0.5676	0.2271	0.5531	0.0	0.0
15.0328	11.0	1166	14.5398	0.2122	0.3554	0.2155	0.1985	0.1684	0.3698	0.2458	0.4265	0.5005	0.3759	0.4312	0.6075	0.3117	0.7475	0.2296	0.6307	0.2706	0.5667	0.2489	0.5578	0.0	0.0
15.0328	12.0	1272	13.9358	0.2154	0.3669	0.2171	0.1878	0.1602	0.3618	0.2421	0.4238	0.5003	0.3679	0.4206	0.6028	0.2657	0.7433	0.2847	0.6507	0.2909	0.5763	0.2358	0.5312	0.0	0.0
15.0328	13.0	1378	13.4203	0.2098	0.3538	0.2204	0.1888	0.1669	0.344	0.25	0.4176	0.5	0.3465	0.4387	0.6184	0.2666	0.7558	0.2454	0.6707	0.3017	0.5813	0.2355	0.4922	0.0	0.0
15.0328	14.0	1484	13.6884	0.1899	0.3258	0.1903	0.1759	0.169	0.3004	0.2455	0.4249	0.4988	0.3645	0.4277	0.6163	0.2431	0.7456	0.25	0.656	0.2834	0.5877	0.1732	0.5047	0.0	0.0
13.3953	15.0	1590	13.1320	0.1898	0.3258	0.192	0.1843	0.1431	0.3191	0.2492	0.4182	0.4935	0.362	0.4115	0.6128	0.2222	0.7401	0.2256	0.6347	0.2892	0.5694	0.2119	0.5234	0.0	0.0
13.3953	16.0	1696	12.9858	0.2019	0.3335	0.2047	0.1801	0.1637	0.3552	0.2554	0.4233	0.5005	0.3673	0.4268	0.6094	0.2745	0.7498	0.2364	0.644	0.2863	0.5712	0.2123	0.5375	0.0	0.0
13.3953	17.0	1802	12.9965	0.2013	0.3422	0.1992	0.1809	0.1569	0.3458	0.248	0.4273	0.4914	0.3632	0.4103	0.6139	0.2725	0.7392	0.227	0.628	0.283	0.5712	0.2238	0.5188	0.0	0.0
13.3953	18.0	1908	12.9245	0.1948	0.3346	0.1923	0.186	0.1505	0.3242	0.2386	0.4303	0.5049	0.393	0.4192	0.6206	0.2743	0.7392	0.219	0.644	0.2984	0.574	0.1824	0.5672	0.0	0.0
12.6173	19.0	2014	12.9508	0.209	0.3508	0.2072	0.1722	0.15	0.3759	0.2444	0.4307	0.5022	0.3574	0.4338	0.6149	0.2605	0.7456	0.2698	0.6533	0.2983	0.584	0.2166	0.5281	0.0	0.0
12.6173	20.0	2120	13.3318	0.2137	0.3577	0.223	0.1887	0.168	0.3762	0.2458	0.4233	0.4925	0.3564	0.4209	0.6174	0.2679	0.7382	0.2664	0.636	0.2961	0.5662	0.2382	0.5219	0.0	0.0
12.6173	21.0	2226	13.0245	0.2147	0.3564	0.2197	0.1747	0.1795	0.3656	0.2553	0.4266	0.4976	0.3564	0.4265	0.6323	0.2778	0.7387	0.2786	0.6533	0.299	0.5758	0.2182	0.5203	0.0	0.0
12.6173	22.0	2332	12.9212	0.2161	0.3697	0.2196	0.1798	0.1758	0.3509	0.2553	0.4358	0.5001	0.3676	0.4165	0.6155	0.2721	0.7355	0.2841	0.648	0.3008	0.5813	0.2235	0.5359	0.0	0.0
12.6173	23.0	2438	12.9598	0.2229	0.3751	0.2366	0.1823	0.177	0.3596	0.2533	0.4256	0.4976	0.3697	0.4193	0.6026	0.2901	0.7401	0.3074	0.6507	0.2954	0.5831	0.2218	0.5141	0.0	0.0
12.1016	24.0	2544	12.9207	0.2141	0.3637	0.2115	0.1954	0.1776	0.3447	0.2464	0.4278	0.4968	0.3665	0.4224	0.607	0.2536	0.7378	0.3149	0.6373	0.2955	0.5776	0.2064	0.5312	0.0	0.0
12.1016	25.0	2650	12.8912	0.2215	0.3703	0.2287	0.197	0.175	0.3619	0.2538	0.4312	0.4979	0.3657	0.4263	0.6035	0.2812	0.7465	0.3006	0.628	0.3082	0.5913	0.2173	0.5234	0.0	0.0
12.1016	26.0	2756	12.7256	0.2198	0.3724	0.2245	0.1926	0.1776	0.3522	0.2465	0.4341	0.5016	0.3742	0.4312	0.6073	0.2757	0.7479	0.2864	0.6333	0.3018	0.5831	0.2351	0.5437	0.0	0.0
12.1016	27.0	2862	12.7695	0.2259	0.3771	0.2409	0.1941	0.1854	0.3571	0.249	0.433	0.5027	0.3773	0.4412	0.591	0.2804	0.7447	0.3012	0.6333	0.3023	0.5872	0.2457	0.5484	0.0	0.0
12.1016	28.0	2968	12.8203	0.2231	0.3781	0.2333	0.1961	0.1837	0.3527	0.2492	0.4328	0.5001	0.3718	0.4331	0.607	0.2634	0.7456	0.3069	0.6347	0.3026	0.5872	0.2427	0.5328	0.0	0.0
11.5997	29.0	3074	12.7159	0.2205	0.3758	0.2306	0.194	0.177	0.3562	0.251	0.4322	0.5029	0.3882	0.4349	0.6057	0.258	0.7465	0.3073	0.6413	0.3037	0.5826	0.2336	0.5437	0.0	0.0
11.5997	30.0	3180	12.7243	0.2205	0.3735	0.2311	0.1938	0.1773	0.3609	0.2515	0.4326	0.5016	0.3869	0.4314	0.5982	0.2638	0.7438	0.2967	0.6347	0.3029	0.584	0.2393	0.5453	0.0	0.0

Framework versions

• Transformers 4.45.0.dev0
• Pytorch 2.4.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1