File size: 17,660 Bytes
f1d8037 0ca3f7f 22cab2f f1d8037 22cab2f f1d8037 22cab2f f1d8037 22cab2f f1d8037 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 |
---
library_name: transformers
license: apache-2.0
base_model: microsoft/conditional-detr-resnet-50
tags:
- vision
- object-detection
- generated_from_trainer
model-index:
- name: detr-resnet-50-finetuned-IDD_Detection
results: []
---
<!-- This model card has been generated automatically according to the information the Trainer had access to. You
should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
# detr-resnet-50-finetuned-IDD_Detection
This model is a fine-tuned version of [microsoft/conditional-detr-resnet-50](https://huggingface.co/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
|