ms-cond-detr-res-50-vehicles

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

• Loss: 1.2453
• Map: 0.3085
• Map 50: 0.5989
• Map 75: 0.2888
• Map Small: 0.0295
• Map Medium: 0.272
• Map Large: 0.5812
• Mar 1: 0.1973
• Mar 10: 0.4012
• Mar 100: 0.4549
• Mar Small: 0.1586
• Mar Medium: 0.435
• Mar Large: 0.6786
• Map Motorbike: 0.2
• Mar 100 Motorbike: 0.3339
• Map Car: 0.3354
• Mar 100 Car: 0.4573
• Map Bus: 0.3511
• Mar 100 Bus: 0.5331
• Map Container: 0.3477
• Mar 100 Container: 0.4953

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: 0.0001
• train_batch_size: 4
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine_with_restarts
• num_epochs: 60
• mixed_precision_training: Native AMP

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 Motorbike	Mar 100 Motorbike	Map Car	Mar 100 Car	Map Bus	Mar 100 Bus	Map Container	Mar 100 Container
2.051	1.0	2305	1.8960	0.0623	0.1484	0.0432	0.0085	0.0546	0.1451	0.0883	0.2294	0.2984	0.0421	0.2854	0.4778	0.0269	0.2141	0.0878	0.3206	0.0489	0.3264	0.0856	0.3323
1.7617	2.0	4610	1.6729	0.1472	0.3286	0.1129	0.0156	0.1211	0.3455	0.1272	0.3047	0.3573	0.0626	0.3404	0.6163	0.0705	0.2297	0.2083	0.3575	0.1128	0.4427	0.1971	0.3994
1.6489	3.0	6915	1.5874	0.1778	0.3853	0.1458	0.0131	0.1542	0.3729	0.1417	0.3206	0.365	0.0747	0.343	0.6265	0.1172	0.2491	0.2354	0.3691	0.1352	0.4474	0.2234	0.3944
1.5998	4.0	9220	1.5528	0.1929	0.4053	0.1639	0.0144	0.1638	0.4082	0.1504	0.3294	0.3756	0.07	0.3567	0.6317	0.1219	0.2477	0.2425	0.3745	0.1675	0.4699	0.2398	0.4104
1.552	5.0	11525	1.5257	0.2026	0.4239	0.1723	0.0163	0.1671	0.4281	0.1528	0.3307	0.3791	0.0996	0.3542	0.6259	0.1269	0.2577	0.2487	0.3765	0.1926	0.4657	0.2421	0.4165
1.5478	6.0	13830	1.5408	0.1996	0.424	0.164	0.0161	0.1588	0.4241	0.1529	0.3225	0.37	0.0782	0.3413	0.6196	0.1162	0.2455	0.2419	0.3579	0.1989	0.4587	0.2416	0.4178
1.5026	7.0	16135	1.4731	0.2228	0.4631	0.1881	0.0224	0.1862	0.4556	0.1628	0.3411	0.3918	0.1103	0.3684	0.6375	0.1395	0.266	0.2595	0.3906	0.2327	0.4761	0.2596	0.4347
1.4959	8.0	18440	1.4506	0.2326	0.4723	0.2016	0.02	0.1948	0.4815	0.1679	0.3488	0.3983	0.1042	0.3758	0.6462	0.146	0.2752	0.2738	0.4008	0.2383	0.4799	0.2721	0.4372
1.4923	9.0	20745	1.4424	0.2329	0.4795	0.2007	0.025	0.194	0.4755	0.1668	0.3462	0.3973	0.1091	0.3766	0.6412	0.1455	0.2741	0.27	0.4004	0.2454	0.4772	0.2706	0.4375
1.4813	10.0	23050	1.4419	0.2347	0.4795	0.2034	0.0219	0.1962	0.4789	0.1701	0.3484	0.3954	0.0978	0.3714	0.6499	0.1452	0.2714	0.2691	0.3916	0.2558	0.4847	0.2689	0.434
1.4833	11.0	25355	1.4289	0.2451	0.4962	0.2143	0.0243	0.2044	0.5032	0.1738	0.3561	0.4058	0.1005	0.3869	0.6609	0.1465	0.2732	0.2791	0.4023	0.2705	0.5024	0.2843	0.4454
1.444	12.0	27660	1.4114	0.2497	0.5054	0.2185	0.0247	0.2101	0.5069	0.175	0.358	0.4062	0.1037	0.384	0.658	0.1532	0.278	0.2836	0.4052	0.2717	0.4934	0.2905	0.4483
1.4389	13.0	29965	1.4145	0.2491	0.5044	0.2154	0.0243	0.2081	0.5069	0.1778	0.3591	0.4036	0.0958	0.3811	0.6548	0.152	0.2712	0.2703	0.3905	0.2809	0.5021	0.2931	0.4506
1.4721	14.0	32270	1.4252	0.2426	0.4967	0.2135	0.0224	0.1982	0.5026	0.1728	0.3474	0.3944	0.1061	0.3668	0.6479	0.1402	0.27	0.2734	0.3894	0.2701	0.4776	0.2865	0.4408
1.4151	15.0	34575	1.3890	0.257	0.5144	0.2303	0.0218	0.2172	0.5145	0.1789	0.3604	0.4054	0.1104	0.3819	0.6357	0.1563	0.2845	0.284	0.4023	0.2907	0.4884	0.2968	0.4466
1.4085	16.0	36880	1.3739	0.2624	0.5264	0.2343	0.0266	0.2188	0.5278	0.1806	0.3683	0.42	0.1048	0.3994	0.6689	0.1615	0.2912	0.2917	0.4123	0.2938	0.5113	0.3026	0.465
1.3936	17.0	39185	1.3773	0.2668	0.5317	0.2387	0.0255	0.2246	0.5238	0.1833	0.3691	0.4148	0.1057	0.393	0.6592	0.1591	0.2889	0.2917	0.4058	0.3055	0.5058	0.311	0.4589
1.4062	18.0	41490	1.3631	0.2687	0.5359	0.2387	0.0249	0.226	0.5344	0.1848	0.3696	0.4176	0.1045	0.3957	0.6661	0.165	0.2953	0.2967	0.4178	0.3014	0.5015	0.3116	0.4559
1.3825	19.0	43795	1.3477	0.2706	0.5411	0.2421	0.0256	0.232	0.5328	0.1835	0.3693	0.421	0.1243	0.3959	0.6464	0.1661	0.2991	0.3005	0.4221	0.3013	0.4967	0.3143	0.4661
1.3704	20.0	46100	1.3514	0.2736	0.5439	0.2437	0.0268	0.2335	0.5431	0.1861	0.3721	0.4213	0.1239	0.3999	0.66	0.1642	0.2892	0.3013	0.4247	0.3137	0.5033	0.3152	0.468
1.3847	21.0	48405	1.3406	0.2773	0.548	0.2525	0.0339	0.2389	0.5483	0.1878	0.3785	0.4315	0.1327	0.4104	0.6629	0.1707	0.3051	0.3109	0.4344	0.3134	0.5139	0.3142	0.4725
1.3711	22.0	50710	1.3297	0.2789	0.5529	0.2536	0.0291	0.2377	0.5527	0.1862	0.3778	0.4288	0.1326	0.4064	0.6636	0.1728	0.3041	0.3087	0.4286	0.3151	0.5073	0.3189	0.4753
1.3693	23.0	53015	1.3302	0.2779	0.5488	0.2495	0.0283	0.2358	0.5462	0.1869	0.378	0.4313	0.1338	0.4084	0.6569	0.1728	0.3068	0.3079	0.4265	0.3107	0.5203	0.32	0.4718
1.3678	24.0	55320	1.3459	0.2734	0.539	0.2477	0.0277	0.2312	0.5452	0.1841	0.3742	0.4272	0.1266	0.4043	0.6656	0.1696	0.3011	0.2993	0.4191	0.3079	0.5071	0.3169	0.4813
1.3554	25.0	57625	1.3141	0.2895	0.5625	0.2674	0.0326	0.2503	0.5526	0.1904	0.3872	0.4387	0.1254	0.4191	0.6709	0.1798	0.3112	0.3135	0.4361	0.3275	0.5216	0.337	0.4857
1.3444	26.0	59930	1.3255	0.2852	0.5566	0.2625	0.0312	0.2437	0.5484	0.1892	0.3827	0.4341	0.1121	0.4146	0.672	0.1754	0.3065	0.3115	0.4338	0.3259	0.5192	0.3282	0.477
1.3421	27.0	62235	1.3190	0.2839	0.5592	0.2576	0.0266	0.2448	0.5548	0.1903	0.3816	0.4325	0.1285	0.4114	0.6654	0.1765	0.3082	0.3134	0.4453	0.3208	0.5073	0.3251	0.4693
1.3477	28.0	64540	1.3217	0.2852	0.5581	0.2622	0.0268	0.2445	0.5491	0.188	0.3805	0.4326	0.1297	0.4122	0.66	0.1801	0.3109	0.3113	0.4292	0.3238	0.5124	0.3256	0.478
1.3577	29.0	66845	1.3081	0.2881	0.5656	0.2638	0.0267	0.2467	0.5512	0.1899	0.3833	0.4341	0.1252	0.4136	0.6641	0.1766	0.3109	0.3142	0.43	0.3304	0.5179	0.3312	0.4776
1.3362	30.0	69150	1.3103	0.288	0.5656	0.2622	0.0272	0.2476	0.5594	0.1908	0.383	0.4353	0.1275	0.411	0.6702	0.1775	0.3149	0.3093	0.4331	0.3324	0.5117	0.3328	0.4814
1.3399	31.0	71455	1.3057	0.2891	0.5684	0.2644	0.0308	0.2482	0.566	0.1914	0.3856	0.4356	0.1303	0.4131	0.678	0.1788	0.3142	0.3136	0.435	0.3291	0.5217	0.3346	0.4715
1.326	32.0	73760	1.2957	0.2917	0.5725	0.2679	0.0368	0.2514	0.559	0.1915	0.3864	0.4393	0.1351	0.4159	0.6778	0.1808	0.3154	0.3187	0.4399	0.3311	0.5161	0.3363	0.4856
1.3187	33.0	76065	1.2895	0.2974	0.5776	0.2758	0.0287	0.2581	0.5698	0.1936	0.3929	0.4434	0.1412	0.4216	0.6729	0.1871	0.3198	0.3235	0.4415	0.3381	0.5274	0.3408	0.4849
1.3335	34.0	78370	1.2929	0.2955	0.5764	0.2743	0.0306	0.2556	0.5708	0.1928	0.3899	0.442	0.1343	0.4203	0.6816	0.1843	0.3194	0.3213	0.4456	0.339	0.5158	0.3375	0.4873
1.3051	35.0	80675	1.2900	0.296	0.5787	0.2742	0.0323	0.2572	0.5639	0.1922	0.3894	0.4397	0.1411	0.4174	0.6737	0.1874	0.3212	0.3218	0.4396	0.3348	0.5183	0.3402	0.4799
1.3155	36.0	82980	1.2911	0.2962	0.5795	0.2712	0.03	0.2557	0.5675	0.1942	0.391	0.4423	0.1422	0.4196	0.6705	0.1866	0.3209	0.3186	0.4403	0.3395	0.5222	0.3402	0.4859
1.321	37.0	85285	1.2856	0.2944	0.5775	0.2692	0.0338	0.2541	0.5649	0.1918	0.3885	0.4412	0.1388	0.4186	0.6679	0.1863	0.3215	0.3199	0.4421	0.3374	0.5225	0.3341	0.4788
1.3085	38.0	87590	1.2800	0.2988	0.5815	0.2739	0.0266	0.259	0.5778	0.1945	0.3932	0.446	0.1346	0.4254	0.6784	0.1873	0.3207	0.3222	0.4403	0.3469	0.536	0.3386	0.4869
1.3096	39.0	89895	1.2834	0.2971	0.582	0.2753	0.0327	0.2568	0.5674	0.1923	0.3902	0.4413	0.146	0.4171	0.6682	0.1866	0.3212	0.3233	0.4396	0.3432	0.5224	0.3352	0.4819
1.3095	40.0	92200	1.2760	0.3011	0.583	0.2793	0.0298	0.2606	0.5704	0.1948	0.3921	0.4461	0.1358	0.424	0.6631	0.1911	0.3254	0.3254	0.4489	0.3446	0.5202	0.3432	0.4897
1.2922	41.0	94505	1.2656	0.3032	0.5874	0.2819	0.0303	0.264	0.5716	0.197	0.3954	0.4498	0.1414	0.4287	0.6702	0.1932	0.3259	0.3279	0.4491	0.3458	0.5276	0.346	0.4964
1.2981	42.0	96810	1.2713	0.2998	0.5854	0.2756	0.0303	0.2612	0.5711	0.1941	0.3916	0.4466	0.164	0.4239	0.6682	0.1911	0.3274	0.3246	0.4467	0.3414	0.5222	0.342	0.4902
1.2935	43.0	99115	1.2610	0.3037	0.5903	0.2813	0.0348	0.2644	0.5758	0.1945	0.3989	0.4522	0.1547	0.431	0.6741	0.1955	0.3307	0.3275	0.4481	0.3471	0.5334	0.3447	0.4967
1.2847	44.0	101420	1.2659	0.3033	0.5896	0.2786	0.0268	0.2663	0.5694	0.1948	0.3953	0.4484	0.1437	0.4272	0.6741	0.1945	0.3281	0.3254	0.4491	0.3481	0.5268	0.3454	0.4898
1.2921	45.0	103725	1.2572	0.3062	0.5916	0.2824	0.0314	0.2681	0.5699	0.1955	0.397	0.4515	0.1435	0.4311	0.6712	0.1973	0.3305	0.3286	0.4495	0.3505	0.5297	0.3484	0.4962
1.2763	46.0	106030	1.2569	0.3055	0.5917	0.2824	0.0329	0.2678	0.5765	0.1953	0.3975	0.4506	0.144	0.4301	0.6723	0.1965	0.3298	0.3306	0.4499	0.3482	0.5298	0.3467	0.493
1.2791	47.0	108335	1.2564	0.3049	0.593	0.2806	0.0322	0.2679	0.5726	0.1956	0.3959	0.4482	0.1452	0.4258	0.6679	0.1953	0.33	0.3318	0.4511	0.3465	0.5209	0.3458	0.4908
1.2792	48.0	110640	1.2534	0.3065	0.5926	0.2831	0.0297	0.2681	0.5738	0.196	0.3991	0.4509	0.1507	0.4311	0.6753	0.1961	0.3286	0.335	0.453	0.3493	0.5296	0.3455	0.4924
1.2819	49.0	112945	1.2541	0.3053	0.5921	0.2825	0.0279	0.267	0.5698	0.1953	0.3973	0.4501	0.1504	0.429	0.6678	0.1949	0.3292	0.3319	0.4526	0.3477	0.5252	0.3467	0.4931
1.2875	50.0	115250	1.2501	0.3077	0.5945	0.2867	0.0295	0.2708	0.5778	0.197	0.3999	0.4529	0.156	0.4327	0.6791	0.196	0.3303	0.335	0.4548	0.353	0.5313	0.3467	0.495
1.2744	51.0	117555	1.2519	0.3055	0.5938	0.2859	0.0293	0.2683	0.5779	0.1954	0.3983	0.4515	0.1574	0.4307	0.6792	0.1965	0.3323	0.3304	0.4514	0.3491	0.5298	0.3461	0.4927
1.2703	52.0	119860	1.2508	0.3076	0.5957	0.2871	0.0292	0.2705	0.5757	0.1964	0.4	0.4531	0.1567	0.4329	0.6751	0.1971	0.3309	0.3356	0.4556	0.3493	0.5316	0.3485	0.4943
1.2697	53.0	122165	1.2478	0.3089	0.5969	0.2891	0.0292	0.2729	0.5734	0.1982	0.4002	0.4545	0.1496	0.4349	0.6754	0.1971	0.3309	0.3364	0.4586	0.3545	0.5327	0.3478	0.4959
1.268	54.0	124470	1.2474	0.3087	0.598	0.2878	0.0289	0.2726	0.5743	0.1978	0.4014	0.455	0.1567	0.4354	0.6771	0.2006	0.3333	0.3345	0.4574	0.3532	0.5352	0.3464	0.494
1.2765	55.0	126775	1.2466	0.3091	0.5973	0.2896	0.0301	0.2729	0.5784	0.1975	0.4006	0.4543	0.1526	0.4341	0.6781	0.1991	0.3329	0.3361	0.4577	0.3544	0.5321	0.3469	0.4944
1.2748	56.0	129080	1.2461	0.3087	0.5979	0.2883	0.0304	0.2726	0.5786	0.1977	0.4015	0.4548	0.1549	0.435	0.6773	0.1995	0.3333	0.3356	0.4574	0.3522	0.5339	0.3476	0.4949
1.2771	57.0	131385	1.2454	0.3097	0.5975	0.2886	0.0303	0.2729	0.5833	0.1977	0.4019	0.4556	0.1552	0.4356	0.681	0.2002	0.3336	0.3358	0.4576	0.3528	0.5347	0.3499	0.4966
1.2787	58.0	133690	1.2455	0.3095	0.5973	0.2894	0.0297	0.2738	0.5805	0.1975	0.4017	0.4557	0.1576	0.4362	0.6781	0.2011	0.3337	0.3362	0.4585	0.3521	0.5339	0.3485	0.4966
1.2801	59.0	135995	1.2446	0.3092	0.5975	0.2889	0.0299	0.2724	0.5825	0.1976	0.4018	0.4561	0.1593	0.4361	0.6803	0.1997	0.3341	0.3355	0.4578	0.3524	0.5351	0.3491	0.4975
1.2623	60.0	138300	1.2453	0.3085	0.5989	0.2888	0.0295	0.272	0.5812	0.1973	0.4012	0.4549	0.1586	0.435	0.6786	0.2	0.3339	0.3354	0.4573	0.3511	0.5331	0.3477	0.4953

Framework versions

• Transformers 4.45.1
• Pytorch 2.4.0
• Datasets 3.0.1
• Tokenizers 0.20.0