Vehicle_Detection_Model_Zoom

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-50 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 0.7673
• Map: 0.0853
• Map 50: 0.1613
• Map 75: 0.0814
• Map Small: 0.452
• Map Medium: 0.1098
• Map Large: 0.0
• Mar 1: 0.1187
• Mar 10: 0.1824
• Mar 100: 0.1934
• Mar Small: 0.5946
• Mar Medium: 0.1984
• Mar Large: 0.0
• Map Camping car: 0.0353
• Mar 100 Camping car: 0.35
• Map Car: 0.4678
• Mar 100 Car: 0.6103
• Map Other: 0.0
• Mar 100 Other: 0.0
• Map Pickup: 0.0088
• Mar 100 Pickup: 0.2
• Map Truck: 0.0
• Mar 100 Truck: 0.0
• Map Van: 0.0
• Mar 100 Van: 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: 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 Camping car	Mar 100 Camping car	Map Car	Mar 100 Car	Map Other	Mar 100 Other	Map Pickup	Mar 100 Pickup	Map Truck	Mar 100 Truck	Map Van	Mar 100 Van
No log	1.0	232	1.2888	0.0179	0.0435	0.0095	0.118	0.0187	0.0	0.0175	0.0527	0.0838	0.4665	0.0955	0.0	0.0	0.0	0.1073	0.5028	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
No log	2.0	464	1.1028	0.0308	0.0792	0.0172	0.2225	0.0267	0.0	0.0233	0.0637	0.0818	0.4346	0.0998	0.0	0.0	0.0	0.1851	0.4907	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.5836	3.0	696	1.0727	0.0509	0.1216	0.0268	0.3118	0.0531	0.0	0.0278	0.0702	0.0781	0.4362	0.0884	0.0	0.0	0.0	0.3055	0.4683	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.5836	4.0	928	1.1038	0.0467	0.1199	0.0193	0.2617	0.0543	0.0	0.0249	0.0679	0.0772	0.4357	0.0861	0.0	0.0	0.0	0.2803	0.4633	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.1611	5.0	1160	1.0186	0.057	0.13	0.0335	0.3254	0.0643	0.0	0.0281	0.0721	0.0819	0.4735	0.0877	0.0	0.0	0.0	0.3422	0.4915	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.1611	6.0	1392	1.0468	0.0541	0.1255	0.029	0.3094	0.0612	0.0	0.0288	0.0735	0.0816	0.4557	0.0925	0.0	0.0	0.0	0.3249	0.4897	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.1009	7.0	1624	0.9479	0.063	0.1366	0.0467	0.3682	0.0676	0.0	0.0312	0.0789	0.0905	0.507	0.1019	0.0	0.0	0.0	0.3781	0.5427	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.1009	8.0	1856	0.9808	0.0556	0.1305	0.0355	0.3103	0.0652	0.0	0.0295	0.074	0.0858	0.4789	0.0974	0.0	0.0	0.0	0.3338	0.5149	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.043	9.0	2088	1.0168	0.0504	0.1232	0.0248	0.2652	0.0654	0.0	0.0271	0.0716	0.0815	0.4443	0.0958	0.0	0.0	0.0	0.3022	0.489	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.043	10.0	2320	0.9497	0.0536	0.1207	0.0312	0.2924	0.0715	0.0	0.0299	0.0755	0.0888	0.4968	0.1003	0.0	0.0	0.0	0.3218	0.5327	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.026	11.0	2552	0.9826	0.0844	0.1826	0.0374	0.3582	0.0936	0.0	0.0727	0.1434	0.1534	0.4795	0.1667	0.0	0.127	0.4	0.3792	0.5206	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
1.026	12.0	2784	0.9282	0.0615	0.1396	0.0422	0.3292	0.0758	0.0	0.0809	0.1281	0.1357	0.4784	0.1472	0.0	0.0202	0.3	0.3487	0.5142	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
0.9794	13.0	3016	0.8976	0.0663	0.1368	0.0541	0.3854	0.0748	0.0	0.0317	0.0821	0.0942	0.5389	0.1026	0.0	0.0	0.0	0.3977	0.5651	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
0.9794	14.0	3248	0.8970	0.0633	0.1358	0.0474	0.3519	0.0754	0.0	0.0315	0.0799	0.0929	0.5151	0.1066	0.0	0.0	0.0	0.3798	0.5577	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
0.9794	15.0	3480	0.8418	0.0677	0.1368	0.052	0.3737	0.0807	0.0	0.0328	0.0837	0.0935	0.5265	0.1045	0.0	0.0	0.0	0.4063	0.5609	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
0.9189	16.0	3712	0.8709	0.0677	0.1414	0.055	0.3733	0.0808	0.0	0.066	0.1151	0.1261	0.5308	0.1344	0.0	0.0033	0.2	0.4031	0.5566	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0
0.9189	17.0	3944	0.9095	0.0657	0.1386	0.048	0.3734	0.0746	0.0	0.0444	0.0925	0.1004	0.4935	0.1139	0.0	0.0	0.0	0.3918	0.5356	0.0	0.0	0.0024	0.0667	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8933	18.0	4176	0.8832	0.0651	0.1416	0.046	0.3467	0.0809	0.0	0.1021	0.1488	0.1594	0.5076	0.1698	0.0	0.0151	0.3	0.3708	0.5399	0.0	0.0	0.0045	0.1167	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8933	19.0	4408	0.8459	0.0707	0.1444	0.0527	0.4093	0.0782	0.0	0.043	0.0914	0.1017	0.5405	0.1082	0.0	0.0	0.0	0.4231	0.5605	0.0	0.0	0.0013	0.05	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8732	20.0	4640	0.8352	0.0719	0.151	0.0581	0.3987	0.0853	0.0	0.0699	0.1257	0.1366	0.5459	0.1443	0.0	0.001	0.05	0.4198	0.5698	0.0	0.0	0.0106	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8732	21.0	4872	0.8110	0.077	0.1574	0.0657	0.407	0.0938	0.0	0.1345	0.1896	0.2005	0.5638	0.2078	0.0	0.0104	0.3	0.4317	0.5865	0.0	0.0	0.0201	0.3167	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8261	22.0	5104	0.8235	0.074	0.1564	0.0561	0.4045	0.0867	0.0	0.0842	0.1682	0.1776	0.5422	0.1851	0.0	0.0066	0.15	0.4229	0.5655	0.0	0.0	0.0144	0.35	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8261	23.0	5336	0.8116	0.0817	0.1636	0.0731	0.4237	0.0965	0.0	0.1115	0.1724	0.1822	0.5557	0.1889	0.0	0.0433	0.3	0.4392	0.5765	0.0	0.0	0.0074	0.2167	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8213	24.0	5568	0.7748	0.0841	0.1619	0.0746	0.4393	0.1182	0.0	0.1244	0.1874	0.197	0.58	0.2031	0.0	0.0393	0.35	0.457	0.5989	0.0	0.0	0.0085	0.2333	0.0	0.0	0.0	0.0
0.8213	25.0	5800	0.7782	0.0893	0.1678	0.0802	0.4418	0.1555	0.0	0.1376	0.2022	0.2134	0.5795	0.2191	0.0	0.0683	0.45	0.4583	0.5972	0.0	0.0	0.009	0.2333	0.0	0.0	0.0	0.0
0.794	26.0	6032	0.7822	0.082	0.1585	0.0738	0.4368	0.1026	0.0	0.118	0.191	0.2021	0.5773	0.208	0.0	0.0324	0.4	0.4519	0.5957	0.0	0.0	0.0074	0.2167	0.0	0.0	0.0	0.0
0.794	27.0	6264	0.7735	0.0888	0.1683	0.0879	0.4533	0.1188	0.0	0.1404	0.1981	0.2087	0.5865	0.2137	0.0	0.0505	0.35	0.4672	0.6021	0.0	0.0	0.0153	0.3	0.0	0.0	0.0	0.0
0.794	28.0	6496	0.7680	0.0852	0.1608	0.0842	0.4557	0.109	0.0	0.1186	0.1821	0.1924	0.5892	0.1974	0.0	0.0321	0.35	0.4705	0.6046	0.0	0.0	0.0088	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0
0.7843	29.0	6728	0.7678	0.0852	0.1614	0.0817	0.4516	0.1095	0.0	0.1185	0.1821	0.1931	0.593	0.1981	0.0	0.0353	0.35	0.4673	0.6085	0.0	0.0	0.0088	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0
0.7843	30.0	6960	0.7673	0.0853	0.1613	0.0814	0.452	0.1098	0.0	0.1187	0.1824	0.1934	0.5946	0.1984	0.0	0.0353	0.35	0.4678	0.6103	0.0	0.0	0.0088	0.2	0.0	0.0	0.0	0.0

Framework versions

• Transformers 4.42.4
• Pytorch 2.3.1+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1