detr-resnet-50-finetuned-IDD_Detection

This model is a fine-tuned version of microsoft/conditional-detr-resnet-50 on the IDD 40K Object Detection Dataset dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.2856
• Map: 0.201
• Map 50: 0.3458
• Map 75: 0.1972
• Map Small: 0.013
• Map Medium: 0.1528
• Map Large: 0.5114
• Mar 1: 0.1556
• Mar 10: 0.2586
• Mar 100: 0.2731
• Mar Small: 0.0489
• Mar Medium: 0.2658
• Mar Large: 0.6352
• Map Traffic sign: 0.0501
• Mar 100 Traffic sign: 0.1018
• Map Motorcycle: 0.2357
• Mar 100 Motorcycle: 0.3139
• Map Car: 0.2965
• Mar 100 Car: 0.3588
• Map Rider: 0.1808
• Mar 100 Rider: 0.2669
• Map Person: 0.1263
• Mar 100 Person: 0.223
• Map Truck: 0.2546
• Mar 100 Truck: 0.3507
• Map Autorickshaw: 0.2901
• Mar 100 Autorickshaw: 0.3448
• Map Vehicle fallback: 0.0144
• Mar 100 Vehicle fallback: 0.0715
• Map Bus: 0.3606
• Mar 100 Bus: 0.4265

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: 6
• eval_batch_size: 6
• 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: 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 Traffic sign	Mar 100 Traffic sign	Map Motorcycle	Mar 100 Motorcycle	Map Car	Mar 100 Car	Map Rider	Mar 100 Rider	Map Person	Mar 100 Person	Map Truck	Mar 100 Truck	Map Autorickshaw	Mar 100 Autorickshaw	Map Vehicle fallback	Mar 100 Vehicle fallback	Map Bus	Mar 100 Bus
1.6239	1.0	5188	1.6662	0.0806	0.1632	0.0709	0.002	0.0412	0.2409	0.0929	0.1621	0.1731	0.0146	0.1274	0.4394	0.0033	0.0132	0.0916	0.1752	0.1867	0.261	0.0816	0.1709	0.0588	0.1502	0.0713	0.2307	0.0943	0.2282	0.0001	0.0156	0.1378	0.3124
1.5535	2.0	10376	1.6011	0.102	0.201	0.0931	0.004	0.0522	0.3001	0.1001	0.171	0.1822	0.0169	0.1394	0.4654	0.0103	0.0263	0.1349	0.2179	0.193	0.2555	0.0994	0.1928	0.071	0.154	0.0903	0.2369	0.1574	0.23	0.0002	0.0161	0.1614	0.3105
1.5161	3.0	15564	1.5392	0.1235	0.2282	0.1169	0.0034	0.0649	0.3553	0.1156	0.1952	0.2076	0.0215	0.1653	0.5329	0.0166	0.0457	0.1423	0.2214	0.2119	0.2802	0.1162	0.201	0.081	0.1689	0.1258	0.2867	0.1893	0.2707	0.0016	0.0397	0.2266	0.354
1.4855	4.0	20752	1.5055	0.1347	0.2441	0.1298	0.0052	0.0703	0.375	0.1175	0.1953	0.208	0.0227	0.1707	0.5186	0.0085	0.039	0.1573	0.2389	0.2286	0.2925	0.1231	0.2122	0.0793	0.1666	0.1536	0.2645	0.2059	0.2774	0.0014	0.0278	0.2548	0.3528
1.4575	5.0	25940	1.5208	0.1332	0.2414	0.1272	0.0045	0.0721	0.3748	0.1195	0.1989	0.2099	0.0198	0.1682	0.5456	0.013	0.0488	0.1543	0.2278	0.2264	0.2839	0.1251	0.213	0.0765	0.1615	0.1449	0.2847	0.2035	0.2711	0.0029	0.0409	0.2526	0.3577
1.4349	6.0	31128	1.4843	0.1372	0.2523	0.1292	0.0056	0.0784	0.3808	0.119	0.1958	0.2089	0.0231	0.1747	0.5256	0.0203	0.0497	0.1548	0.2402	0.2136	0.2928	0.1209	0.2065	0.0808	0.16	0.1654	0.2683	0.1987	0.2651	0.0039	0.04	0.2761	0.3573
1.4424	7.0	36316	1.4735	0.1415	0.2549	0.1354	0.0056	0.0792	0.39	0.1226	0.1999	0.2126	0.0255	0.1775	0.5322	0.018	0.0534	0.1599	0.2443	0.2346	0.2975	0.1209	0.2132	0.085	0.1717	0.1684	0.2711	0.1988	0.2651	0.0066	0.0438	0.2815	0.353
1.4086	8.0	41504	1.5109	0.1347	0.2526	0.1271	0.0032	0.0729	0.3877	0.1193	0.1968	0.2079	0.0167	0.1638	0.5556	0.0209	0.0601	0.1439	0.2253	0.2071	0.2694	0.1135	0.1972	0.0784	0.1676	0.1782	0.2772	0.2043	0.2602	0.007	0.0543	0.2592	0.36
1.3875	9.0	46692	1.4253	0.1601	0.2839	0.1555	0.006	0.0958	0.436	0.1321	0.2156	0.2276	0.0281	0.1998	0.5661	0.0265	0.0664	0.1844	0.2589	0.2468	0.3084	0.1384	0.2214	0.0957	0.1787	0.1985	0.3	0.2388	0.2907	0.0097	0.0447	0.3018	0.3792
1.3833	10.0	51880	1.4202	0.1607	0.2868	0.1551	0.007	0.0982	0.4347	0.1328	0.2189	0.2335	0.0324	0.2094	0.5702	0.0293	0.0674	0.1818	0.2647	0.2523	0.3166	0.1394	0.2342	0.0937	0.1874	0.2007	0.2968	0.2334	0.3041	0.0072	0.0521	0.3085	0.3785
1.3663	11.0	57068	1.4030	0.1652	0.2903	0.161	0.0079	0.1024	0.4406	0.134	0.2211	0.2341	0.031	0.2102	0.5678	0.0247	0.0641	0.1954	0.2732	0.2561	0.3194	0.1465	0.2332	0.0998	0.1868	0.2096	0.3072	0.2421	0.3027	0.0097	0.0517	0.3025	0.3686
1.3411	12.0	62256	1.4126	0.1655	0.2944	0.1597	0.0076	0.1043	0.448	0.1358	0.2219	0.2362	0.0306	0.2121	0.5815	0.0285	0.0671	0.1876	0.2795	0.2553	0.3173	0.1432	0.2367	0.0993	0.1934	0.2121	0.3046	0.2445	0.3068	0.0081	0.051	0.311	0.3697
1.3427	13.0	67444	1.3830	0.172	0.2999	0.1685	0.0086	0.1144	0.4606	0.1396	0.2302	0.2428	0.0326	0.2235	0.5903	0.0313	0.0752	0.2009	0.2815	0.2602	0.3193	0.1539	0.2342	0.1042	0.1961	0.2177	0.3235	0.2567	0.3167	0.0093	0.055	0.3143	0.3833
1.3149	14.0	72632	1.3696	0.1716	0.3031	0.1673	0.0083	0.1171	0.4578	0.1402	0.2316	0.2453	0.0356	0.2248	0.594	0.0301	0.0768	0.1926	0.2809	0.2629	0.3285	0.1509	0.2373	0.1086	0.206	0.2206	0.3184	0.2564	0.3159	0.0107	0.057	0.3112	0.3866
1.3022	15.0	77820	1.3576	0.1755	0.3073	0.1729	0.0088	0.1205	0.4661	0.1421	0.2334	0.2462	0.0355	0.2277	0.5949	0.0354	0.0883	0.2036	0.2813	0.2656	0.3262	0.1557	0.2355	0.1045	0.2	0.2241	0.3201	0.2613	0.3207	0.0109	0.0513	0.318	0.3923
1.2817	16.0	83008	1.3502	0.1808	0.3163	0.1777	0.0099	0.1281	0.4731	0.1465	0.2401	0.2541	0.0381	0.241	0.6074	0.0418	0.0901	0.2089	0.2892	0.2728	0.3374	0.1611	0.2495	0.1125	0.2037	0.2287	0.3307	0.2607	0.3217	0.0081	0.061	0.3327	0.4034
1.2807	17.0	88196	1.3419	0.181	0.3179	0.1765	0.0097	0.1268	0.4758	0.1441	0.24	0.2539	0.041	0.2382	0.6049	0.039	0.0904	0.2087	0.2893	0.2716	0.3344	0.1616	0.2492	0.1138	0.2065	0.2306	0.3252	0.2648	0.3292	0.0111	0.0639	0.3273	0.3969
1.2689	18.0	93384	1.3448	0.1832	0.3208	0.178	0.0091	0.1305	0.4763	0.1453	0.2393	0.254	0.0387	0.2399	0.6028	0.041	0.0929	0.2131	0.2928	0.2772	0.3403	0.1588	0.247	0.1121	0.2118	0.2357	0.323	0.2682	0.3264	0.0099	0.0586	0.333	0.3932
1.2664	19.0	98572	1.3336	0.1889	0.3291	0.1843	0.0104	0.1355	0.489	0.1493	0.2445	0.2586	0.0425	0.2457	0.6106	0.0451	0.0943	0.2183	0.2947	0.2796	0.3414	0.1676	0.2547	0.1186	0.2129	0.2419	0.3372	0.268	0.3257	0.0125	0.0603	0.3484	0.4064
1.2393	20.0	103760	1.3165	0.1911	0.3302	0.1876	0.0113	0.1395	0.4936	0.1494	0.2486	0.2628	0.0441	0.2526	0.618	0.0408	0.0892	0.2228	0.2994	0.285	0.3425	0.1728	0.2593	0.12	0.2243	0.2408	0.3379	0.277	0.332	0.0133	0.0648	0.3471	0.4155
1.2353	21.0	108948	1.3125	0.1935	0.3354	0.1899	0.0116	0.1433	0.4976	0.1511	0.2498	0.2633	0.0451	0.2556	0.6148	0.0472	0.0931	0.2266	0.3023	0.2885	0.3484	0.1742	0.2608	0.1188	0.2107	0.2402	0.3358	0.28	0.337	0.015	0.064	0.3508	0.418
1.2166	22.0	114136	1.3075	0.1939	0.3342	0.1916	0.0115	0.1461	0.4994	0.1528	0.2522	0.2664	0.0426	0.257	0.6304	0.0464	0.0942	0.2276	0.3042	0.2872	0.3466	0.1773	0.2652	0.1201	0.2245	0.2419	0.341	0.2797	0.3361	0.0127	0.068	0.3524	0.4175
1.201	23.0	119324	1.3020	0.1961	0.339	0.1923	0.0119	0.1459	0.504	0.1528	0.2533	0.2672	0.0459	0.2566	0.6286	0.0465	0.0977	0.2267	0.3047	0.2899	0.354	0.1757	0.2599	0.1225	0.2139	0.2504	0.3459	0.2845	0.338	0.0133	0.0678	0.3553	0.4233
1.2114	24.0	124512	1.2976	0.1969	0.3399	0.1922	0.0122	0.1475	0.506	0.1537	0.2551	0.2694	0.0457	0.2624	0.6312	0.0453	0.096	0.231	0.3096	0.2919	0.3576	0.1766	0.2611	0.1222	0.2141	0.2499	0.3493	0.2836	0.3401	0.0136	0.0711	0.358	0.4257
1.1831	25.0	129700	1.2908	0.1991	0.3438	0.195	0.0128	0.152	0.5074	0.1548	0.2572	0.2715	0.0472	0.2642	0.6355	0.0502	0.1015	0.2333	0.3133	0.293	0.3532	0.1785	0.2666	0.1237	0.2208	0.254	0.3495	0.2859	0.342	0.0155	0.0727	0.3573	0.4237
1.1947	26.0	134888	1.2892	0.1993	0.3439	0.1955	0.0126	0.1509	0.5093	0.1544	0.2567	0.2713	0.0479	0.2632	0.6346	0.0485	0.0967	0.2327	0.3123	0.2941	0.3562	0.1794	0.2656	0.1249	0.2239	0.253	0.3485	0.2886	0.3446	0.0139	0.0722	0.3586	0.4214
1.1881	27.0	140076	1.2871	0.1997	0.3444	0.1963	0.0126	0.1519	0.5092	0.155	0.258	0.2726	0.0487	0.2655	0.6345	0.0479	0.0995	0.2328	0.3107	0.2948	0.3584	0.1806	0.2669	0.1264	0.2229	0.2531	0.3516	0.2884	0.3457	0.0139	0.0708	0.3592	0.4273
1.176	28.0	145264	1.2862	0.2002	0.3449	0.1963	0.0128	0.1523	0.5112	0.1551	0.2579	0.2723	0.0486	0.2646	0.6341	0.0492	0.1007	0.2335	0.3116	0.2947	0.3583	0.18	0.2655	0.1259	0.2215	0.2544	0.3513	0.2895	0.3447	0.0143	0.0708	0.3604	0.4261
1.1863	29.0	150452	1.2856	0.2008	0.3456	0.1971	0.0131	0.1528	0.511	0.1554	0.2586	0.2732	0.0488	0.2661	0.6356	0.0497	0.1018	0.2358	0.3144	0.2961	0.3588	0.1806	0.2668	0.1261	0.2229	0.2545	0.351	0.2895	0.3447	0.0143	0.072	0.3603	0.4265
1.1826	30.0	155640	1.2856	0.201	0.3458	0.1972	0.013	0.1528	0.5114	0.1556	0.2586	0.2731	0.0489	0.2658	0.6352	0.0501	0.1018	0.2357	0.3139	0.2965	0.3588	0.1808	0.2669	0.1263	0.223	0.2546	0.3507	0.2901	0.3448	0.0144	0.0715	0.3606	0.4265

Framework versions

• Transformers 4.51.3
• Pytorch 2.3.1+cu121
• Datasets 2.19.1
• Tokenizers 0.21.1