Hugging Face's logo

SmallPS
/
yolos_tiny_cppe5

TensorBoard
Safetensors
yolos
Generated from Trainer
Model card Files Metrics Community
yolos_tiny_cppe5 / README.md
SmallPS's picture
SmallPS
End of training
e2dadba verified
preview code
|
raw
history blame
12.6 kB
metadata
license: apache-2.0
base_model: hustvl/yolos-tiny
tags:
  - generated_from_trainer
model-index:
  - name: yolos_tiny_cppe5
    results: []

yolos_tiny_cppe5

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

  • Loss: 1.4769
  • Map: 0.2369
  • Map 50: 0.4764
  • Map 75: 0.2036
  • Map Small: 0.0622
  • Map Medium: 0.1865
  • Map Large: 0.3823
  • Mar 1: 0.252
  • Mar 10: 0.4074
  • Mar 100: 0.4319
  • Mar Small: 0.1509
  • Mar Medium: 0.3767
  • Mar Large: 0.6136
  • Map Coverall: 0.5152
  • Mar 100 Coverall: 0.6559
  • Map Face Shield: 0.2343
  • Mar 100 Face Shield: 0.4139
  • Map Gloves: 0.1228
  • Mar 100 Gloves: 0.3531
  • Map Goggles: 0.0851
  • Mar 100 Goggles: 0.3492
  • Map Mask: 0.2274
  • Mar 100 Mask: 0.3876

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 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 2.5534 0.0212 0.0548 0.0127 0.0022 0.0215 0.0247 0.0315 0.1027 0.1335 0.0154 0.0869 0.1869 0.0973 0.4833 0.0 0.0 0.0017 0.0795 0.0 0.0 0.0069 0.1049
No log 2.0 214 1.9299 0.0583 0.1303 0.0481 0.0079 0.0491 0.0667 0.0918 0.1953 0.2297 0.0622 0.1634 0.321 0.2377 0.6248 0.0047 0.0557 0.0136 0.1951 0.0 0.0 0.0354 0.2729
No log 3.0 321 1.8008 0.1034 0.2254 0.0863 0.0325 0.0665 0.1524 0.1293 0.2535 0.2762 0.0827 0.2032 0.4117 0.3862 0.6387 0.0374 0.2139 0.0221 0.2237 0.004 0.0185 0.0675 0.2862
No log 4.0 428 1.7458 0.1315 0.2993 0.0971 0.0235 0.0923 0.1878 0.155 0.288 0.3098 0.1008 0.2266 0.4624 0.4306 0.6248 0.0658 0.243 0.0317 0.2348 0.0186 0.1462 0.1109 0.3
1.9048 5.0 535 1.6490 0.1536 0.318 0.131 0.0217 0.1098 0.2361 0.1812 0.3191 0.3354 0.1118 0.2609 0.4973 0.4576 0.6333 0.1022 0.2797 0.0424 0.2732 0.0164 0.1831 0.1494 0.3076
1.9048 6.0 642 1.6512 0.1523 0.3205 0.1221 0.051 0.106 0.2372 0.1858 0.3351 0.3554 0.1458 0.2777 0.5244 0.4583 0.6347 0.1093 0.3291 0.0393 0.2634 0.0254 0.2092 0.1294 0.3404
1.9048 7.0 749 1.6405 0.1705 0.3598 0.1408 0.0318 0.1136 0.2735 0.1954 0.3431 0.363 0.1131 0.2875 0.5416 0.4906 0.6473 0.1067 0.2899 0.062 0.2871 0.049 0.2692 0.144 0.3213
1.9048 8.0 856 1.5674 0.182 0.3877 0.1515 0.0409 0.116 0.3008 0.2016 0.3615 0.3824 0.134 0.3048 0.5631 0.4816 0.6392 0.135 0.3405 0.0779 0.2897 0.053 0.3138 0.1624 0.3289
1.9048 9.0 963 1.5283 0.1833 0.3957 0.1433 0.0508 0.1252 0.3039 0.1968 0.3665 0.3842 0.153 0.3108 0.5585 0.4828 0.6338 0.1405 0.3506 0.0797 0.2915 0.0448 0.3062 0.1688 0.3391
1.2541 10.0 1070 1.5406 0.1856 0.4022 0.1528 0.0435 0.1258 0.3201 0.2126 0.369 0.3899 0.1387 0.3155 0.5741 0.4733 0.6149 0.1592 0.3468 0.0782 0.3107 0.0566 0.3262 0.1608 0.3511
1.2541 11.0 1177 1.5453 0.1888 0.4095 0.1501 0.039 0.125 0.3194 0.217 0.3681 0.3857 0.1313 0.312 0.5834 0.4797 0.6248 0.1735 0.3646 0.0892 0.3067 0.0426 0.3046 0.1589 0.328
1.2541 12.0 1284 1.5515 0.1945 0.4124 0.1618 0.0377 0.133 0.3157 0.2164 0.376 0.3955 0.1191 0.3252 0.5786 0.4857 0.6338 0.2002 0.4114 0.0859 0.2991 0.034 0.3031 0.1666 0.3302
1.2541 13.0 1391 1.5000 0.213 0.4303 0.1734 0.057 0.1642 0.3239 0.2274 0.3974 0.4203 0.1508 0.3634 0.5897 0.5014 0.655 0.1972 0.4139 0.1203 0.3214 0.0513 0.3538 0.1949 0.3573
1.2541 14.0 1498 1.5179 0.212 0.4446 0.1808 0.061 0.1564 0.3302 0.2366 0.3881 0.4078 0.1696 0.3314 0.5911 0.4999 0.6455 0.1938 0.3937 0.0978 0.3071 0.0618 0.32 0.2069 0.3724
1.0966 15.0 1605 1.5160 0.2007 0.4314 0.1576 0.0521 0.1509 0.3183 0.228 0.3788 0.4033 0.1551 0.3415 0.5683 0.4914 0.6248 0.1755 0.357 0.0971 0.3326 0.0571 0.3338 0.1823 0.3684
1.0966 16.0 1712 1.5079 0.2086 0.4465 0.1721 0.0684 0.1587 0.3153 0.2337 0.388 0.4079 0.1482 0.3496 0.5812 0.501 0.6586 0.1977 0.3823 0.098 0.3196 0.0565 0.3246 0.1896 0.3542
1.0966 17.0 1819 1.4974 0.2118 0.4499 0.1734 0.0544 0.1693 0.3428 0.2278 0.3943 0.4161 0.1558 0.3586 0.5918 0.4988 0.6396 0.1874 0.3911 0.1115 0.3393 0.0635 0.3431 0.1981 0.3676
1.0966 18.0 1926 1.4773 0.2197 0.4623 0.1769 0.0673 0.1595 0.3665 0.2372 0.3931 0.4164 0.1421 0.3552 0.5993 0.5107 0.6482 0.1955 0.3835 0.1155 0.3438 0.0657 0.3492 0.2109 0.3573
0.9762 19.0 2033 1.4700 0.216 0.4467 0.1827 0.0547 0.1631 0.3497 0.2417 0.4011 0.4197 0.1429 0.3643 0.5905 0.5114 0.6473 0.2026 0.4038 0.1128 0.3424 0.0502 0.3292 0.2029 0.376
0.9762 20.0 2140 1.4874 0.2261 0.4636 0.1917 0.0736 0.1824 0.3585 0.2441 0.4055 0.4277 0.1594 0.3724 0.6 0.5053 0.6437 0.2166 0.4152 0.1176 0.354 0.0728 0.36 0.2181 0.3658
0.9762 21.0 2247 1.4772 0.2287 0.4676 0.1977 0.0758 0.1783 0.3689 0.2489 0.4049 0.4286 0.1614 0.375 0.6036 0.5164 0.6523 0.213 0.4038 0.1187 0.3518 0.0829 0.36 0.2126 0.3751
0.9762 22.0 2354 1.4694 0.2307 0.474 0.1994 0.0601 0.1829 0.3732 0.2433 0.4055 0.4308 0.1541 0.3747 0.6088 0.5113 0.6532 0.2248 0.4241 0.125 0.35 0.0725 0.3431 0.2198 0.3836
0.9762 23.0 2461 1.4841 0.2326 0.4664 0.1999 0.0663 0.18 0.3724 0.2505 0.4105 0.4331 0.1583 0.3796 0.6108 0.5129 0.655 0.2293 0.4127 0.1196 0.3473 0.0784 0.3677 0.2227 0.3831
0.8859 24.0 2568 1.4781 0.2333 0.4787 0.2016 0.0602 0.1865 0.3746 0.2511 0.4085 0.4309 0.1545 0.3784 0.6038 0.5124 0.6532 0.2266 0.4203 0.1237 0.3549 0.0717 0.3431 0.2319 0.3831
0.8859 25.0 2675 1.4762 0.2316 0.4702 0.1997 0.0617 0.1786 0.3777 0.2515 0.4047 0.4297 0.1552 0.3706 0.611 0.5123 0.6559 0.2186 0.4127 0.1186 0.354 0.0806 0.3492 0.2278 0.3769
0.8859 26.0 2782 1.4792 0.2347 0.4784 0.1984 0.065 0.1847 0.3775 0.25 0.4099 0.4322 0.1614 0.3757 0.6124 0.5122 0.6545 0.2249 0.4177 0.1225 0.35 0.0832 0.3492 0.2306 0.3898
0.8859 27.0 2889 1.4775 0.2374 0.4772 0.2062 0.062 0.1872 0.3824 0.2528 0.4071 0.4319 0.1494 0.3746 0.6188 0.516 0.6577 0.2374 0.4203 0.1206 0.3509 0.0845 0.3446 0.2285 0.3862
0.8859 28.0 2996 1.4754 0.2365 0.4742 0.2018 0.0613 0.1862 0.3804 0.2531 0.4076 0.4319 0.1487 0.3773 0.6152 0.5138 0.6554 0.2343 0.4152 0.1212 0.3527 0.0822 0.3477 0.2309 0.3884
0.8259 29.0 3103 1.4768 0.2373 0.4754 0.2035 0.0625 0.1869 0.3833 0.253 0.4077 0.4323 0.1509 0.3771 0.6145 0.5152 0.6559 0.2346 0.4139 0.123 0.3545 0.0853 0.3492 0.2282 0.388
0.8259 30.0 3210 1.4769 0.2369 0.4764 0.2036 0.0622 0.1865 0.3823 0.252 0.4074 0.4319 0.1509 0.3767 0.6136 0.5152 0.6559 0.2343 0.4139 0.1228 0.3531 0.0851 0.3492 0.2274 0.3876

Framework versions

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