Modelpublic

paulbauriegel/rtdetr_v2_r101vd-rocks-finetune

sourceHugging Faceapache-2.0updated 1y agoView on Hugging Face

0likes14downloads

Model Card

rtdetrv2r101vd-rocks-finetune

This model is a fine-tuned version of PekingU/rtdetr_v2_r101vd on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

—Loss: 12.1315
—Map: 0.6911
—Map 50: 0.9158
—Map 75: 0.9158
—Map Small: 0.6597
—Map Medium: 0.7
—Map Large: -1.0
—Mar 1: 0.5
—Mar 10: 0.8333
—Mar 100: 0.8333
—Mar Small: 0.9
—Mar Medium: 0.7
—Mar Large: -1.0
—Map Stone: 0.6911
—Mar 100 Stone: 0.8333

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
—trainbatchsize: 8
—evalbatchsize: 8
—seed: 42
—optimizer: Use adamwtorch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizerargs=No additional optimizer arguments
—lrschedulertype: linear
—lrschedulerwarmup_steps: 300
—num_epochs: 45

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 Stone	Mar 100 Stone
No log	1.0	130	43.3717	0.0276	0.0423	0.0301	0.0336	0.0313	0.0333	0.0416	0.4188	0.565	0.5609	0.5564	0.5793	0.0276	0.565
No log	2.0	260	19.5303	0.199	0.2747	0.2335	0.5123	0.228	0.0269	0.1921	0.535	0.6119	0.6936	0.595	0.5326	0.199	0.6119
No log	3.0	390	14.1844	0.1391	0.2029	0.1548	0.1355	0.1813	0.1363	0.2475	0.5729	0.6287	0.6518	0.6228	0.6076	0.1391	0.6287
76.178	4.0	520	14.1197	0.2443	0.3365	0.2704	0.3443	0.2898	0.1733	0.235	0.5792	0.6264	0.6636	0.6208	0.588	0.2443	0.6264
76.178	5.0	650	14.1867	0.1413	0.1963	0.1623	0.1773	0.1702	0.1508	0.1389	0.5531	0.6498	0.6909	0.6495	0.6011	0.1413	0.6498
76.178	6.0	780	14.0705	0.217	0.3	0.2459	0.3437	0.2312	0.1259	0.1934	0.5548	0.6488	0.6973	0.6386	0.6022	0.217	0.6488
76.178	7.0	910	14.4345	0.1072	0.164	0.1146	0.1183	0.1408	0.1143	0.1917	0.5472	0.665	0.7373	0.6584	0.5859	0.1072	0.665
13.1861	8.0	1040	14.1636	0.093	0.1354	0.0994	0.1355	0.1011	0.1415	0.1795	0.5224	0.6439	0.6973	0.6386	0.5859	0.093	0.6439
13.1861	9.0	1170	14.2129	0.2464	0.3366	0.2799	0.4291	0.2459	0.0826	0.1931	0.5677	0.6601	0.7182	0.6347	0.6185	0.2464	0.6601
13.1861	10.0	1300	14.2845	0.3264	0.4559	0.3618	0.518	0.3047	0.094	0.2492	0.6033	0.6564	0.7045	0.6436	0.613	0.3264	0.6564
13.1861	11.0	1430	13.8762	0.2687	0.3688	0.3145	0.433	0.2836	0.1072	0.2251	0.5627	0.6683	0.72	0.6614	0.6141	0.2687	0.6683
11.7639	12.0	1560	13.9386	0.2306	0.3174	0.273	0.3377	0.3147	0.13	0.232	0.5531	0.6502	0.6982	0.6396	0.6043	0.2306	0.6502
11.7639	13.0	1690	14.2454	0.1776	0.2663	0.1957	0.3221	0.1609	0.0457	0.1809	0.5211	0.6512	0.6809	0.6554	0.6109	0.1776	0.6512
11.7639	14.0	1820	14.3947	0.2122	0.2965	0.2381	0.3411	0.2566	0.0955	0.2267	0.5571	0.6531	0.7091	0.6267	0.6152	0.2122	0.6531
11.7639	15.0	1950	14.4063	0.2711	0.3709	0.3106	0.4107	0.307	0.1042	0.232	0.5723	0.6482	0.7027	0.6248	0.6087	0.2711	0.6482
11.0387	16.0	2080	14.7560	0.2464	0.3446	0.2848	0.4027	0.2642	0.1113	0.2073	0.5591	0.6452	0.6955	0.6396	0.5913	0.2464	0.6452
11.0387	17.0	2210	14.3657	0.2377	0.3213	0.2779	0.4069	0.2185	0.0691	0.1683	0.562	0.6776	0.7255	0.6693	0.6293	0.2377	0.6776
11.0387	18.0	2340	14.7338	0.1282	0.1787	0.1436	0.2257	0.0918	0.0771	0.1571	0.5036	0.6584	0.7091	0.6465	0.6109	0.1282	0.6584
11.0387	19.0	2470	13.8830	0.2278	0.3285	0.2549	0.3816	0.2429	0.0808	0.2069	0.5726	0.665	0.7136	0.6436	0.6304	0.2278	0.665
10.3071	20.0	2600	13.9696	0.2359	0.3283	0.2678	0.3442	0.2589	0.2031	0.2452	0.5931	0.6726	0.7382	0.6475	0.6217	0.2359	0.6726
10.3071	21.0	2730	14.1270	0.2196	0.3031	0.2525	0.3577	0.2166	0.1295	0.2079	0.532	0.6591	0.7309	0.6267	0.6087	0.2196	0.6591
10.3071	22.0	2860	14.3896	0.2209	0.3264	0.2574	0.396	0.1652	0.0887	0.1769	0.5182	0.6459	0.7055	0.6347	0.587	0.2209	0.6459
10.3071	23.0	2990	14.4689	0.2234	0.3249	0.2436	0.3388	0.2667	0.071	0.2033	0.5426	0.6624	0.7036	0.6446	0.6326	0.2234	0.6624
9.6574	24.0	3120	14.6690	0.2165	0.2991	0.2533	0.3543	0.225	0.0944	0.2182	0.5482	0.6637	0.7245	0.6455	0.6109	0.2165	0.6637
9.6574	25.0	3250	14.7214	0.2511	0.3417	0.2827	0.4054	0.2958	0.0878	0.2066	0.5446	0.6469	0.7082	0.599	0.6261	0.2511	0.6469
9.6574	26.0	3380	14.4813	0.2302	0.3265	0.2656	0.3893	0.2184	0.1056	0.1891	0.5162	0.6528	0.7155	0.6158	0.6185	0.2302	0.6528
9.0433	27.0	3510	14.5406	0.2407	0.3245	0.2803	0.3773	0.268	0.1287	0.2076	0.5347	0.6482	0.7145	0.6277	0.5913	0.2407	0.6482
9.0433	28.0	3640	14.4553	0.2026	0.2886	0.2381	0.2977	0.2368	0.0888	0.2139	0.5396	0.6502	0.7	0.6406	0.6011	0.2026	0.6502
9.0433	29.0	3770	14.7926	0.2045	0.2902	0.2295	0.322	0.2166	0.0971	0.2109	0.5172	0.6386	0.7	0.6109	0.5957	0.2045	0.6386
9.0433	30.0	3900	14.9966	0.2289	0.3217	0.2619	0.3852	0.243	0.0661	0.2168	0.5083	0.6548	0.7127	0.6515	0.5891	0.2289	0.6548
8.5206	31.0	4030	14.8464	0.2238	0.3236	0.2494	0.3919	0.1991	0.0635	0.1908	0.5132	0.6419	0.7109	0.6267	0.5761	0.2238	0.6419
8.5206	32.0	4160	14.9270	0.2427	0.3487	0.2798	0.395	0.2652	0.0847	0.2162	0.5182	0.632	0.7109	0.602	0.5707	0.2427	0.632
8.5206	33.0	4290	14.6849	0.2358	0.3282	0.2763	0.3972	0.2281	0.0893	0.2046	0.5317	0.6521	0.7282	0.6228	0.5935	0.2358	0.6521
8.5206	34.0	4420	14.7376	0.2675	0.3831	0.3025	0.4577	0.238	0.087	0.2251	0.5498	0.6495	0.7173	0.6168	0.6043	0.2675	0.6495
7.9929	35.0	4550	14.7160	0.2474	0.3483	0.28	0.4288	0.2226	0.0857	0.1983	0.534	0.6455	0.7218	0.6178	0.5848	0.2474	0.6455
7.9929	36.0	4680	14.2937	0.2556	0.3545	0.2968	0.424	0.2496	0.1339	0.2139	0.5469	0.6515	0.72	0.6426	0.5793	0.2556	0.6515
7.9929	37.0	4810	14.6087	0.2737	0.3809	0.3078	0.4279	0.268	0.1645	0.2459	0.5558	0.6508	0.7109	0.6208	0.612	0.2737	0.6508
7.9929	38.0	4940	14.7062	0.239	0.3428	0.2685	0.4064	0.2152	0.0871	0.196	0.5241	0.6337	0.7136	0.6109	0.563	0.239	0.6337
7.5722	39.0	5070	14.8826	0.252	0.3564	0.2801	0.4203	0.2244	0.1091	0.2145	0.5409	0.6399	0.7145	0.6059	0.588	0.252	0.6399
7.5722	40.0	5200	14.7745	0.2677	0.3671	0.3017	0.44	0.2654	0.1579	0.2251	0.5505	0.6505	0.7282	0.6218	0.5891	0.2677	0.6505
7.5722	41.0	5330	14.9496	0.2455	0.3407	0.2728	0.4184	0.2176	0.1036	0.2046	0.5343	0.638	0.7245	0.5911	0.5859	0.2455	0.638
7.5722	42.0	5460	15.1104	0.2375	0.3346	0.259	0.4124	0.2009	0.097	0.1835	0.5191	0.6376	0.7182	0.6158	0.5652	0.2375	0.6376
7.1411	43.0	5590	15.1514	0.2455	0.3469	0.2643	0.4123	0.2304	0.0974	0.2026	0.5257	0.638	0.7118	0.6079	0.5826	0.2455	0.638
7.1411	44.0	5720	15.0940	0.2383	0.3423	0.2613	0.3993	0.2116	0.0984	0.199	0.5099	0.6208	0.7018	0.5822	0.5663	0.2383	0.6208
7.1411	45.0	5850	15.0988	0.2459	0.3522	0.2692	0.4006	0.2335	0.1053	0.2165	0.5191	0.6241	0.7036	0.5842	0.5728	0.2459	0.6241

Framework versions

—Transformers 4.52.0.dev0
—Pytorch 2.6.0+cu124
—Datasets 3.5.0
—Tokenizers 0.21.1