rtdetr-v2-r50-cppe5-finetune-2

This model is a fine-tuned version of PekingU/rtdetr_v2_r50vd on an unknown dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 10.9252
• Map: 0.5289
• Map 50: 0.8232
• Map 75: 0.5878
• Map Small: 0.5195
• Map Medium: 0.4579
• Map Large: 0.7392
• Mar 1: 0.3957
• Mar 10: 0.6781
• Mar 100: 0.7168
• Mar Small: 0.6001
• Mar Medium: 0.684
• Mar Large: 0.8569
• Map Coverall: 0.5136
• Mar 100 Coverall: 0.8128
• Map Face Shield: 0.615
• Mar 100 Face Shield: 0.7588
• Map Gloves: 0.4422
• Mar 100 Gloves: 0.6508
• Map Goggles: 0.5149
• Mar 100 Goggles: 0.7103
• Map Mask: 0.5587
• Mar 100 Mask: 0.651

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: Use OptimizerNames.ADAMW_TORCH with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments
• lr_scheduler_type: linear
• lr_scheduler_warmup_steps: 300
• num_epochs: 40

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	107	30.1306	0.0033	0.0092	0.0019	0.0019	0.0037	0.0043	0.0161	0.0548	0.1235	0.0321	0.0991	0.196	0.0071	0.2396	0.0002	0.1253	0.0005	0.1089	0.0	0.0	0.0087	0.1436
No log	2.0	214	16.1409	0.08	0.1545	0.0782	0.0416	0.0572	0.1101	0.1576	0.3669	0.467	0.2569	0.4071	0.6935	0.2097	0.6905	0.0102	0.5152	0.0474	0.4062	0.0107	0.2677	0.1221	0.4551
No log	3.0	321	13.2903	0.1968	0.3682	0.1824	0.0801	0.1695	0.3259	0.2393	0.4536	0.5143	0.2707	0.4941	0.7188	0.4182	0.6982	0.077	0.5608	0.0688	0.4513	0.1206	0.3769	0.2993	0.4844
No log	4.0	428	12.3417	0.2414	0.45	0.2204	0.0782	0.2017	0.3843	0.2618	0.4489	0.5207	0.2963	0.4924	0.7383	0.5136	0.7261	0.1126	0.5532	0.0948	0.4402	0.1453	0.3862	0.3409	0.4978
50.7583	5.0	535	11.9585	0.2679	0.4948	0.2476	0.1057	0.2268	0.3871	0.2772	0.4784	0.5446	0.3311	0.5048	0.7393	0.5397	0.7144	0.1776	0.5772	0.0923	0.4688	0.1827	0.44	0.3473	0.5227
50.7583	6.0	642	11.8258	0.2968	0.5495	0.2862	0.1496	0.252	0.4786	0.2938	0.4892	0.5473	0.3863	0.5011	0.7378	0.5384	0.7144	0.26	0.5468	0.131	0.4795	0.2031	0.4754	0.3515	0.5204
50.7583	7.0	749	12.4262	0.2653	0.4908	0.2367	0.1111	0.2373	0.3968	0.2659	0.4653	0.5364	0.3351	0.4954	0.7407	0.5349	0.6955	0.2055	0.5203	0.0872	0.4799	0.1766	0.4662	0.3223	0.52
50.7583	8.0	856	11.9738	0.3057	0.5759	0.285	0.1069	0.2512	0.5298	0.3007	0.4872	0.5626	0.3712	0.5167	0.7592	0.5483	0.6937	0.275	0.5646	0.1421	0.4996	0.2093	0.5262	0.3537	0.5289
50.7583	9.0	963	11.9453	0.3058	0.5724	0.2912	0.1435	0.2654	0.4913	0.3092	0.4881	0.5627	0.409	0.5199	0.7637	0.5258	0.6991	0.2898	0.543	0.163	0.4946	0.1925	0.5354	0.3581	0.5413
15.0731	10.0	1070	12.2255	0.3027	0.5728	0.2594	0.1298	0.2562	0.5114	0.2973	0.4767	0.5528	0.3384	0.5138	0.7396	0.5214	0.6878	0.2569	0.5392	0.1931	0.4808	0.1869	0.5231	0.3554	0.5329
15.0731	11.0	1177	12.5078	0.295	0.5725	0.2581	0.1354	0.2377	0.5292	0.293	0.4768	0.5405	0.3129	0.49	0.7511	0.5206	0.6968	0.2437	0.5089	0.1645	0.4817	0.2058	0.5185	0.3405	0.4964
15.0731	12.0	1284	12.5919	0.2983	0.5643	0.2728	0.1191	0.2515	0.5134	0.2922	0.4722	0.5341	0.3446	0.4901	0.7423	0.5184	0.6977	0.2272	0.5127	0.1873	0.4589	0.2134	0.5015	0.3452	0.4996
15.0731	13.0	1391	12.3976	0.2891	0.5358	0.2613	0.135	0.2718	0.4732	0.2889	0.4902	0.5592	0.3769	0.5097	0.7579	0.5143	0.7018	0.211	0.5481	0.1809	0.4955	0.216	0.5323	0.3231	0.5182
15.0731	14.0	1498	12.9003	0.287	0.5522	0.2447	0.1257	0.2583	0.4905	0.2795	0.4689	0.5417	0.3617	0.4917	0.7422	0.5046	0.6932	0.2454	0.5139	0.1973	0.504	0.1597	0.4846	0.3282	0.5129
13.1572	15.0	1605	12.6192	0.3073	0.5783	0.2877	0.1218	0.2839	0.5186	0.2992	0.4899	0.5512	0.3749	0.4869	0.7463	0.5127	0.7045	0.2924	0.5177	0.1725	0.5031	0.2065	0.5185	0.3525	0.512
13.1572	16.0	1712	12.6974	0.3148	0.5891	0.2976	0.1418	0.2752	0.547	0.2972	0.4855	0.5477	0.3664	0.4915	0.7403	0.5252	0.7054	0.2604	0.5392	0.2203	0.4946	0.2306	0.4923	0.3374	0.5067
13.1572	17.0	1819	12.7546	0.309	0.5834	0.2957	0.1464	0.2622	0.5244	0.2892	0.4786	0.5422	0.3815	0.487	0.7318	0.5321	0.7081	0.2632	0.5316	0.2115	0.4656	0.207	0.5046	0.3312	0.5009
13.1572	18.0	1926	12.4739	0.3261	0.6068	0.3129	0.1463	0.2788	0.563	0.308	0.4842	0.5405	0.3694	0.4842	0.7321	0.5407	0.7005	0.3057	0.5443	0.1988	0.4531	0.2305	0.4969	0.3549	0.5076
12.1044	19.0	2033	12.7141	0.3043	0.58	0.275	0.1231	0.2812	0.4983	0.2993	0.4846	0.5432	0.3575	0.4988	0.7318	0.5016	0.6919	0.2864	0.5291	0.2124	0.4871	0.1879	0.4923	0.3332	0.5156
12.1044	20.0	2140	12.9148	0.3047	0.5753	0.2695	0.1177	0.2649	0.5339	0.2967	0.472	0.528	0.3175	0.4851	0.7236	0.5224	0.6883	0.2746	0.5165	0.1856	0.4728	0.2051	0.4569	0.3358	0.5053
12.1044	21.0	2247	12.9878	0.2933	0.5616	0.2602	0.1003	0.2634	0.5186	0.2895	0.4822	0.5381	0.3471	0.4833	0.7167	0.4917	0.7171	0.2743	0.5228	0.1895	0.4759	0.189	0.4785	0.3218	0.4964
12.1044	22.0	2354	13.0391	0.3147	0.5842	0.2908	0.1329	0.2609	0.5326	0.2863	0.4803	0.5368	0.3258	0.4759	0.7315	0.5115	0.7068	0.3036	0.4987	0.2268	0.4906	0.1915	0.4738	0.3402	0.5142
12.1044	23.0	2461	13.2321	0.2848	0.5356	0.2554	0.1215	0.2375	0.5009	0.2792	0.4757	0.5336	0.3475	0.4788	0.7255	0.4874	0.6986	0.2456	0.4987	0.1974	0.4812	0.173	0.4908	0.3203	0.4987
11.3907	24.0	2568	12.9094	0.2921	0.5297	0.2786	0.1582	0.2313	0.4932	0.2627	0.4665	0.5309	0.3716	0.4684	0.7263	0.5157	0.7095	0.2247	0.5	0.2192	0.4754	0.1818	0.4692	0.3193	0.5004
11.3907	25.0	2675	13.1896	0.2916	0.5488	0.2705	0.1376	0.2321	0.5111	0.2805	0.468	0.5292	0.3219	0.4672	0.7313	0.4882	0.6995	0.2901	0.5038	0.2008	0.4812	0.1645	0.46	0.3146	0.5013
11.3907	26.0	2782	13.3057	0.2814	0.5293	0.2534	0.1361	0.237	0.5023	0.2719	0.4709	0.5314	0.3286	0.4737	0.7395	0.4358	0.682	0.2713	0.5013	0.2023	0.4929	0.1942	0.4877	0.3035	0.4933
11.3907	27.0	2889	13.2976	0.2946	0.539	0.2662	0.1257	0.2337	0.5238	0.274	0.4691	0.5301	0.3015	0.4757	0.7401	0.4843	0.6932	0.2787	0.5025	0.1916	0.4683	0.1903	0.4908	0.328	0.4956
11.3907	28.0	2996	13.2500	0.2861	0.536	0.2679	0.1326	0.2341	0.4953	0.2837	0.4718	0.5304	0.3165	0.4726	0.7186	0.5058	0.7063	0.2518	0.5076	0.1894	0.4777	0.1731	0.4677	0.3104	0.4929
10.7552	29.0	3103	12.9360	0.3062	0.5605	0.2827	0.1408	0.2672	0.5143	0.2911	0.4806	0.534	0.3076	0.4856	0.7429	0.5045	0.6982	0.2797	0.5101	0.2048	0.4902	0.2139	0.4815	0.3282	0.4898
10.7552	30.0	3210	13.0449	0.3156	0.5766	0.294	0.1465	0.2623	0.5119	0.2914	0.4803	0.5382	0.3286	0.4759	0.7233	0.4969	0.7045	0.3117	0.519	0.2131	0.4996	0.2239	0.4738	0.3324	0.4942
10.7552	31.0	3317	13.2706	0.2812	0.5226	0.2591	0.1406	0.2324	0.4773	0.2754	0.4651	0.5246	0.3284	0.4658	0.7171	0.459	0.6874	0.2297	0.5063	0.2102	0.4848	0.1874	0.4477	0.3199	0.4969
10.7552	32.0	3424	13.0841	0.2858	0.5304	0.2602	0.1358	0.2482	0.4722	0.2823	0.4772	0.5352	0.3454	0.4845	0.7112	0.5004	0.7063	0.2369	0.5139	0.203	0.4955	0.1745	0.4662	0.3141	0.4942
10.2631	33.0	3531	12.9221	0.3048	0.5746	0.2841	0.143	0.2504	0.51	0.2899	0.4708	0.5359	0.3624	0.487	0.7162	0.491	0.7081	0.304	0.5278	0.2065	0.492	0.1978	0.4538	0.3248	0.4978
10.2631	34.0	3638	12.9561	0.3023	0.5617	0.2687	0.1488	0.2626	0.4948	0.2924	0.4769	0.5318	0.3244	0.4858	0.7071	0.5001	0.7108	0.2777	0.4823	0.2106	0.492	0.1998	0.4754	0.3231	0.4987
10.2631	35.0	3745	12.9901	0.3112	0.5755	0.2957	0.1425	0.253	0.5239	0.2966	0.4697	0.5293	0.3265	0.4762	0.7156	0.4979	0.7027	0.3118	0.5013	0.2161	0.4844	0.2095	0.4662	0.3206	0.492
10.2631	36.0	3852	12.9676	0.3082	0.5757	0.2826	0.1399	0.2568	0.5179	0.296	0.4652	0.5255	0.3093	0.4788	0.7221	0.5139	0.7086	0.2789	0.4848	0.2089	0.4951	0.2139	0.4523	0.3252	0.4867
10.2631	37.0	3959	12.9603	0.3154	0.5872	0.294	0.1415	0.2549	0.5283	0.3011	0.4676	0.5282	0.317	0.4739	0.7252	0.5015	0.7059	0.3124	0.4975	0.2096	0.4906	0.2304	0.46	0.3229	0.4871
9.744	38.0	4066	12.9339	0.3146	0.5811	0.2906	0.1366	0.2556	0.5248	0.2976	0.4678	0.5252	0.3072	0.4768	0.7116	0.5143	0.7059	0.3002	0.5051	0.2073	0.4692	0.2263	0.4569	0.3251	0.4889
9.744	39.0	4173	12.9478	0.3174	0.5849	0.2971	0.1443	0.2569	0.5225	0.3002	0.4711	0.5315	0.3106	0.477	0.7177	0.51	0.7113	0.3174	0.5127	0.2151	0.4804	0.2202	0.4615	0.3242	0.4916
9.744	40.0	4280	12.9020	0.3204	0.5974	0.2952	0.1477	0.2578	0.5216	0.2975	0.4722	0.5299	0.303	0.476	0.7165	0.5197	0.7113	0.3134	0.5076	0.2225	0.483	0.2217	0.4615	0.3248	0.4862

Framework versions

• Transformers 4.49.0
• Pytorch 2.8.0+cu128
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.21.4