aisuko commited on
Commit
655a02e
·
verified ·
1 Parent(s): d55e2ac

ft-mit-b0-with-scene-parse-150-lora

Browse files
Files changed (4) hide show
  1. README.md +105 -105
  2. adapter_config.json +4 -4
  3. adapter_model.safetensors +2 -2
  4. training_args.bin +1 -1
README.md CHANGED
@@ -18,44 +18,44 @@ should probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
18
 
19
  This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the scene_parse_150 dataset.
20
  It achieves the following results on the evaluation set:
21
- - Loss: 2.5794
22
- - Mean Iou: 0.0005
23
- - Mean Accuracy: 0.0009
24
- - Overall Accuracy: 0.0089
25
  - Accuracy Wall: nan
26
- - Accuracy Building: 0.0
27
- - Accuracy Sky: 0.0517
28
- - Accuracy Floor: 0.0
29
  - Accuracy Tree: 0.0
30
  - Accuracy Ceiling: 0.0
31
  - Accuracy Road: nan
32
  - Accuracy Bed : 0.0
33
- - Accuracy Windowpane: 0.0049
34
  - Accuracy Grass: 0.0
35
  - Accuracy Cabinet: nan
36
  - Accuracy Sidewalk: 0.0
37
- - Accuracy Person: 0.0
38
  - Accuracy Earth: 0.0
39
  - Accuracy Door: 0.0
40
  - Accuracy Table: 0.0
41
- - Accuracy Mountain: 0.0019
42
  - Accuracy Plant: 0.0
43
  - Accuracy Curtain: 0.0
44
- - Accuracy Chair: nan
45
  - Accuracy Car: 0.0
46
  - Accuracy Water: 0.0
47
  - Accuracy Painting: 0.0
48
  - Accuracy Sofa: 0.0
49
  - Accuracy Shelf: 0.0
50
- - Accuracy House: 0.0
51
  - Accuracy Sea: 0.0
52
- - Accuracy Mirror: 0.0
53
- - Accuracy Rug: nan
54
  - Accuracy Field: 0.0
55
- - Accuracy Armchair: nan
56
  - Accuracy Seat: 0.0
57
  - Accuracy Fence: nan
58
- - Accuracy Desk: nan
59
  - Accuracy Rock: nan
60
  - Accuracy Wardrobe: 0.0
61
  - Accuracy Lamp: nan
@@ -66,30 +66,30 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
66
  - Accuracy Box: nan
67
  - Accuracy Column: 0.0
68
  - Accuracy Signboard: nan
69
- - Accuracy Chest of drawers: nan
70
- - Accuracy Counter: 0.0
71
  - Accuracy Sand: nan
72
  - Accuracy Sink: nan
73
  - Accuracy Skyscraper: 0.0
74
- - Accuracy Fireplace: 0.0
75
- - Accuracy Refrigerator: nan
76
  - Accuracy Grandstand: 0.0
77
- - Accuracy Path: nan
78
- - Accuracy Stairs: nan
79
  - Accuracy Runway: nan
80
  - Accuracy Case: nan
81
  - Accuracy Pool table: nan
82
  - Accuracy Pillow: nan
83
  - Accuracy Screen door: 0.0
84
- - Accuracy Stairway: 0.0
85
  - Accuracy River: nan
86
  - Accuracy Bridge: nan
87
  - Accuracy Bookcase: nan
88
- - Accuracy Blind: nan
89
  - Accuracy Coffee table: nan
90
  - Accuracy Toilet: 0.0
91
- - Accuracy Flower: 0.0
92
- - Accuracy Book: nan
93
  - Accuracy Hill: nan
94
  - Accuracy Bench: nan
95
  - Accuracy Countertop: nan
@@ -103,109 +103,109 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
103
  - Accuracy Arcade machine: nan
104
  - Accuracy Hovel: nan
105
  - Accuracy Bus: nan
106
- - Accuracy Towel: 0.0
107
- - Accuracy Light: nan
108
  - Accuracy Truck: nan
109
- - Accuracy Tower: 0.0
110
  - Accuracy Chandelier: 0.0
111
- - Accuracy Awning: 0.0
112
  - Accuracy Streetlight: nan
113
  - Accuracy Booth: nan
114
- - Accuracy Television receiver: nan
115
  - Accuracy Airplane: nan
116
  - Accuracy Dirt track: nan
117
- - Accuracy Apparel: nan
118
  - Accuracy Pole: nan
119
  - Accuracy Land: 0.0
120
  - Accuracy Bannister: nan
121
  - Accuracy Escalator: nan
122
- - Accuracy Ottoman: 0.0
123
- - Accuracy Bottle: 0.0
124
- - Accuracy Buffet: 0.0
125
- - Accuracy Poster: nan
126
- - Accuracy Stage: nan
127
  - Accuracy Van: nan
128
  - Accuracy Ship: nan
129
  - Accuracy Fountain: nan
130
  - Accuracy Conveyer belt: nan
131
  - Accuracy Canopy: nan
132
- - Accuracy Washer: 0.0
133
  - Accuracy Plaything: nan
134
  - Accuracy Swimming pool: nan
135
  - Accuracy Stool: nan
136
- - Accuracy Barrel: 0.0
137
- - Accuracy Basket: nan
138
  - Accuracy Waterfall: nan
139
- - Accuracy Tent: 0.0
140
  - Accuracy Bag: nan
141
  - Accuracy Minibike: nan
142
  - Accuracy Cradle: nan
143
- - Accuracy Oven: 0.0
144
  - Accuracy Ball: nan
145
  - Accuracy Food: nan
146
- - Accuracy Step: 0.0
147
  - Accuracy Tank: nan
148
  - Accuracy Trade name: nan
149
  - Accuracy Microwave: 0.0
150
- - Accuracy Pot: 0.0
151
- - Accuracy Animal: 0.0
152
  - Accuracy Bicycle: nan
153
  - Accuracy Lake: nan
154
  - Accuracy Dishwasher: nan
155
- - Accuracy Screen: 0.0
156
  - Accuracy Blanket: nan
157
  - Accuracy Sculpture: nan
158
- - Accuracy Hood: 0.0
159
  - Accuracy Sconce: 0.0
160
  - Accuracy Vase: nan
161
  - Accuracy Traffic light: 0.0
162
- - Accuracy Tray: 0.0
163
  - Accuracy Ashcan: nan
164
  - Accuracy Fan: nan
165
  - Accuracy Pier: nan
166
- - Accuracy Crt screen: 0.0
167
  - Accuracy Plate: nan
168
  - Accuracy Monitor: nan
169
  - Accuracy Bulletin board: nan
170
  - Accuracy Shower: nan
171
- - Accuracy Radiator: 0.0
172
  - Accuracy Glass: nan
173
- - Accuracy Clock: 0.0
174
  - Accuracy Flag: nan
175
  - Iou Wall: 0.0
176
- - Iou Building: 0.0
177
- - Iou Sky: 0.0273
178
- - Iou Floor: 0.0
179
  - Iou Tree: 0.0
180
  - Iou Ceiling: 0.0
181
  - Iou Road: 0.0
182
  - Iou Bed : 0.0
183
- - Iou Windowpane: 0.0025
184
  - Iou Grass: 0.0
185
  - Iou Cabinet: nan
186
  - Iou Sidewalk: 0.0
187
- - Iou Person: 0.0
188
  - Iou Earth: 0.0
189
  - Iou Door: 0.0
190
  - Iou Table: 0.0
191
- - Iou Mountain: 0.0013
192
  - Iou Plant: 0.0
193
  - Iou Curtain: 0.0
194
- - Iou Chair: nan
195
  - Iou Car: 0.0
196
  - Iou Water: 0.0
197
  - Iou Painting: 0.0
198
  - Iou Sofa: 0.0
199
  - Iou Shelf: 0.0
200
- - Iou House: 0.0
201
  - Iou Sea: 0.0
202
- - Iou Mirror: 0.0
203
- - Iou Rug: nan
204
  - Iou Field: 0.0
205
- - Iou Armchair: nan
206
  - Iou Seat: 0.0
207
  - Iou Fence: nan
208
- - Iou Desk: nan
209
  - Iou Rock: nan
210
  - Iou Wardrobe: 0.0
211
  - Iou Lamp: nan
@@ -216,30 +216,30 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
216
  - Iou Box: nan
217
  - Iou Column: 0.0
218
  - Iou Signboard: nan
219
- - Iou Chest of drawers: nan
220
- - Iou Counter: 0.0
221
  - Iou Sand: nan
222
  - Iou Sink: nan
223
  - Iou Skyscraper: 0.0
224
- - Iou Fireplace: 0.0
225
- - Iou Refrigerator: nan
226
  - Iou Grandstand: 0.0
227
- - Iou Path: nan
228
- - Iou Stairs: nan
229
  - Iou Runway: nan
230
  - Iou Case: nan
231
  - Iou Pool table: nan
232
  - Iou Pillow: nan
233
  - Iou Screen door: 0.0
234
- - Iou Stairway: 0.0
235
  - Iou River: nan
236
  - Iou Bridge: nan
237
  - Iou Bookcase: nan
238
- - Iou Blind: nan
239
  - Iou Coffee table: nan
240
  - Iou Toilet: 0.0
241
- - Iou Flower: 0.0
242
- - Iou Book: nan
243
  - Iou Hill: nan
244
  - Iou Bench: nan
245
  - Iou Countertop: nan
@@ -253,74 +253,74 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
253
  - Iou Arcade machine: nan
254
  - Iou Hovel: nan
255
  - Iou Bus: nan
256
- - Iou Towel: 0.0
257
- - Iou Light: nan
258
  - Iou Truck: nan
259
- - Iou Tower: 0.0
260
  - Iou Chandelier: 0.0
261
- - Iou Awning: 0.0
262
  - Iou Streetlight: nan
263
  - Iou Booth: nan
264
- - Iou Television receiver: nan
265
  - Iou Airplane: nan
266
  - Iou Dirt track: nan
267
- - Iou Apparel: nan
268
  - Iou Pole: nan
269
  - Iou Land: 0.0
270
  - Iou Bannister: nan
271
  - Iou Escalator: nan
272
- - Iou Ottoman: 0.0
273
- - Iou Bottle: 0.0
274
- - Iou Buffet: 0.0
275
- - Iou Poster: nan
276
- - Iou Stage: nan
277
  - Iou Van: nan
278
  - Iou Ship: nan
279
  - Iou Fountain: nan
280
  - Iou Conveyer belt: nan
281
  - Iou Canopy: nan
282
- - Iou Washer: 0.0
283
  - Iou Plaything: nan
284
  - Iou Swimming pool: nan
285
  - Iou Stool: nan
286
- - Iou Barrel: 0.0
287
- - Iou Basket: nan
288
  - Iou Waterfall: nan
289
- - Iou Tent: 0.0
290
  - Iou Bag: nan
291
  - Iou Minibike: nan
292
  - Iou Cradle: nan
293
- - Iou Oven: 0.0
294
  - Iou Ball: nan
295
  - Iou Food: nan
296
- - Iou Step: 0.0
297
  - Iou Tank: nan
298
  - Iou Trade name: nan
299
  - Iou Microwave: 0.0
300
- - Iou Pot: 0.0
301
- - Iou Animal: 0.0
302
  - Iou Bicycle: nan
303
  - Iou Lake: nan
304
  - Iou Dishwasher: nan
305
- - Iou Screen: 0.0
306
  - Iou Blanket: nan
307
  - Iou Sculpture: nan
308
- - Iou Hood: 0.0
309
  - Iou Sconce: 0.0
310
  - Iou Vase: nan
311
  - Iou Traffic light: 0.0
312
- - Iou Tray: 0.0
313
  - Iou Ashcan: nan
314
  - Iou Fan: nan
315
  - Iou Pier: nan
316
- - Iou Crt screen: 0.0
317
  - Iou Plate: nan
318
  - Iou Monitor: nan
319
  - Iou Bulletin board: nan
320
  - Iou Shower: nan
321
- - Iou Radiator: 0.0
322
  - Iou Glass: nan
323
- - Iou Clock: 0.0
324
  - Iou Flag: nan
325
 
326
  ## Model description
@@ -341,8 +341,8 @@ More information needed
341
 
342
  The following hyperparameters were used during training:
343
  - learning_rate: 0.0005
344
- - train_batch_size: 4
345
- - eval_batch_size: 4
346
  - seed: 42
347
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
348
  - lr_scheduler_type: linear
@@ -352,11 +352,11 @@ The following hyperparameters were used during training:
352
 
353
  | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Wall | Accuracy Building | Accuracy Sky | Accuracy Floor | Accuracy Tree | Accuracy Ceiling | Accuracy Road | Accuracy Bed | Accuracy Windowpane | Accuracy Grass | Accuracy Cabinet | Accuracy Sidewalk | Accuracy Person | Accuracy Earth | Accuracy Door | Accuracy Table | Accuracy Mountain | Accuracy Plant | Accuracy Curtain | Accuracy Chair | Accuracy Car | Accuracy Water | Accuracy Painting | Accuracy Sofa | Accuracy Shelf | Accuracy House | Accuracy Sea | Accuracy Mirror | Accuracy Rug | Accuracy Field | Accuracy Armchair | Accuracy Seat | Accuracy Fence | Accuracy Desk | Accuracy Rock | Accuracy Wardrobe | Accuracy Lamp | Accuracy Bathtub | Accuracy Railing | Accuracy Cushion | Accuracy Base | Accuracy Box | Accuracy Column | Accuracy Signboard | Accuracy Chest of drawers | Accuracy Counter | Accuracy Sand | Accuracy Sink | Accuracy Skyscraper | Accuracy Fireplace | Accuracy Refrigerator | Accuracy Grandstand | Accuracy Path | Accuracy Stairs | Accuracy Runway | Accuracy Case | Accuracy Pool table | Accuracy Pillow | Accuracy Screen door | Accuracy Stairway | Accuracy River | Accuracy Bridge | Accuracy Bookcase | Accuracy Blind | Accuracy Coffee table | Accuracy Toilet | Accuracy Flower | Accuracy Book | Accuracy Hill | Accuracy Bench | Accuracy Countertop | Accuracy Stove | Accuracy Palm | Accuracy Kitchen island | Accuracy Computer | Accuracy Swivel chair | Accuracy Boat | Accuracy Bar | Accuracy Arcade machine | Accuracy Hovel | Accuracy Bus | Accuracy Towel | Accuracy Light | Accuracy Truck | Accuracy Tower | Accuracy Chandelier | Accuracy Awning | Accuracy Streetlight | Accuracy Booth | Accuracy Television receiver | Accuracy Airplane | Accuracy Dirt track | Accuracy Apparel | Accuracy Pole | Accuracy Land | Accuracy Bannister | Accuracy Escalator | Accuracy Ottoman | Accuracy Bottle | Accuracy Buffet | Accuracy Poster | Accuracy Stage | Accuracy Van | Accuracy Ship | Accuracy Fountain | Accuracy Conveyer belt | Accuracy Canopy | Accuracy Washer | Accuracy Plaything | Accuracy Swimming pool | Accuracy Stool | Accuracy Barrel | Accuracy Basket | Accuracy Waterfall | Accuracy Tent | Accuracy Bag | Accuracy Minibike | Accuracy Cradle | Accuracy Oven | Accuracy Ball | Accuracy Food | Accuracy Step | Accuracy Tank | Accuracy Trade name | Accuracy Microwave | Accuracy Pot | Accuracy Animal | Accuracy Bicycle | Accuracy Lake | Accuracy Dishwasher | Accuracy Screen | Accuracy Blanket | Accuracy Sculpture | Accuracy Hood | Accuracy Sconce | Accuracy Vase | Accuracy Traffic light | Accuracy Tray | Accuracy Ashcan | Accuracy Fan | Accuracy Pier | Accuracy Crt screen | Accuracy Plate | Accuracy Monitor | Accuracy Bulletin board | Accuracy Shower | Accuracy Radiator | Accuracy Glass | Accuracy Clock | Accuracy Flag | Iou Wall | Iou Building | Iou Sky | Iou Floor | Iou Tree | Iou Ceiling | Iou Road | Iou Bed | Iou Windowpane | Iou Grass | Iou Cabinet | Iou Sidewalk | Iou Person | Iou Earth | Iou Door | Iou Table | Iou Mountain | Iou Plant | Iou Curtain | Iou Chair | Iou Car | Iou Water | Iou Painting | Iou Sofa | Iou Shelf | Iou House | Iou Sea | Iou Mirror | Iou Rug | Iou Field | Iou Armchair | Iou Seat | Iou Fence | Iou Desk | Iou Rock | Iou Wardrobe | Iou Lamp | Iou Bathtub | Iou Railing | Iou Cushion | Iou Base | Iou Box | Iou Column | Iou Signboard | Iou Chest of drawers | Iou Counter | Iou Sand | Iou Sink | Iou Skyscraper | Iou Fireplace | Iou Refrigerator | Iou Grandstand | Iou Path | Iou Stairs | Iou Runway | Iou Case | Iou Pool table | Iou Pillow | Iou Screen door | Iou Stairway | Iou River | Iou Bridge | Iou Bookcase | Iou Blind | Iou Coffee table | Iou Toilet | Iou Flower | Iou Book | Iou Hill | Iou Bench | Iou Countertop | Iou Stove | Iou Palm | Iou Kitchen island | Iou Computer | Iou Swivel chair | Iou Boat | Iou Bar | Iou Arcade machine | Iou Hovel | Iou Bus | Iou Towel | Iou Light | Iou Truck | Iou Tower | Iou Chandelier | Iou Awning | Iou Streetlight | Iou Booth | Iou Television receiver | Iou Airplane | Iou Dirt track | Iou Apparel | Iou Pole | Iou Land | Iou Bannister | Iou Escalator | Iou Ottoman | Iou Bottle | Iou Buffet | Iou Poster | Iou Stage | Iou Van | Iou Ship | Iou Fountain | Iou Conveyer belt | Iou Canopy | Iou Washer | Iou Plaything | Iou Swimming pool | Iou Stool | Iou Barrel | Iou Basket | Iou Waterfall | Iou Tent | Iou Bag | Iou Minibike | Iou Cradle | Iou Oven | Iou Ball | Iou Food | Iou Step | Iou Tank | Iou Trade name | Iou Microwave | Iou Pot | Iou Animal | Iou Bicycle | Iou Lake | Iou Dishwasher | Iou Screen | Iou Blanket | Iou Sculpture | Iou Hood | Iou Sconce | Iou Vase | Iou Traffic light | Iou Tray | Iou Ashcan | Iou Fan | Iou Pier | Iou Crt screen | Iou Plate | Iou Monitor | Iou Bulletin board | Iou Shower | Iou Radiator | Iou Glass | Iou Clock | Iou Flag |
354
  |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:-------------:|:-----------------:|:------------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:--------------:|:----------------:|:-----------------:|:---------------:|:--------------:|:-------------:|:--------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------------:|:--------------:|:------------:|:--------------:|:-----------------:|:-------------:|:--------------:|:--------------:|:------------:|:---------------:|:------------:|:--------------:|:-----------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------:|:-------------:|:-----------------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:----------------:|:-------------:|:------------:|:---------------:|:------------------:|:-------------------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:------------------:|:---------------------:|:-------------------:|:-------------:|:---------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------------:|:---------------:|:--------------------:|:-----------------:|:--------------:|:---------------:|:-----------------:|:--------------:|:---------------------:|:---------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------------:|:--------------:|:-------------:|:-----------------------:|:-----------------:|:---------------------:|:-------------:|:------------:|:-----------------------:|:--------------:|:------------:|:--------------:|:--------------:|:--------------:|:--------------:|:-------------------:|:---------------:|:--------------------:|:--------------:|:----------------------------:|:-----------------:|:-------------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:------------------:|:------------------:|:----------------:|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:--------------:|:------------:|:-------------:|:-----------------:|:----------------------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:----------------------:|:--------------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:-------------:|:------------:|:-----------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:------------------:|:------------:|:---------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------------:|:---------------:|:----------------:|:------------------:|:-------------:|:---------------:|:-------------:|:----------------------:|:-------------:|:---------------:|:------------:|:-------------:|:-------------------:|:--------------:|:----------------:|:-----------------------:|:---------------:|:-----------------:|:--------------:|:--------------:|:-------------:|:--------:|:------------:|:-------:|:---------:|:--------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-----------:|:------------:|:----------:|:---------:|:--------:|:---------:|:------------:|:---------:|:-----------:|:---------:|:-------:|:---------:|:------------:|:--------:|:---------:|:---------:|:-------:|:----------:|:-------:|:---------:|:------------:|:--------:|:---------:|:--------:|:--------:|:------------:|:--------:|:-----------:|:-----------:|:-----------:|:--------:|:-------:|:----------:|:-------------:|:--------------------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:--------------:|:--------:|:----------:|:----------:|:--------:|:--------------:|:----------:|:---------------:|:------------:|:---------:|:----------:|:------------:|:---------:|:----------------:|:----------:|:----------:|:--------:|:--------:|:---------:|:--------------:|:---------:|:--------:|:------------------:|:------------:|:----------------:|:--------:|:-------:|:------------------:|:---------:|:-------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:--------------:|:----------:|:---------------:|:---------:|:-----------------------:|:------------:|:--------------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:-------------:|:-------------:|:-----------:|:----------:|:----------:|:----------:|:---------:|:-------:|:--------:|:------------:|:-----------------:|:----------:|:----------:|:-------------:|:-----------------:|:---------:|:----------:|:----------:|:-------------:|:--------:|:-------:|:------------:|:----------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:-------------:|:-------:|:----------:|:-----------:|:--------:|:--------------:|:----------:|:-----------:|:-------------:|:--------:|:----------:|:--------:|:-----------------:|:--------:|:----------:|:-------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-----------:|:------------------:|:----------:|:------------:|:---------:|:---------:|:--------:|
355
- | 3.6601 | 1.0 | 34 | 3.3203 | 0.0011 | 0.0025 | 0.0266 | nan | 0.0030 | 0.1570 | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0000 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0017 | 0.0728 | 0.0004 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0000 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan |
356
- | 2.7508 | 2.0 | 68 | 2.8406 | 0.0007 | 0.0013 | 0.0129 | nan | 0.0002 | 0.0759 | 0.0001 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0050 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0002 | 0.0389 | 0.0000 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0031 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan |
357
- | 2.5947 | 3.0 | 102 | 2.6790 | 0.0005 | 0.0011 | 0.0108 | nan | 0.0 | 0.0635 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0044 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0009 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0327 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0024 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0007 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan |
358
- | 2.2425 | 4.0 | 136 | 2.6029 | 0.0005 | 0.0009 | 0.0093 | nan | 0.0 | 0.0544 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0054 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0007 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0286 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0028 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0005 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan |
359
- | 2.3871 | 5.0 | 170 | 2.5794 | 0.0005 | 0.0009 | 0.0089 | nan | 0.0 | 0.0517 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0049 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0019 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0273 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0025 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0013 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan |
360
 
361
 
362
  ### Framework versions
 
18
 
19
  This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the scene_parse_150 dataset.
20
  It achieves the following results on the evaluation set:
21
+ - Loss: 2.3821
22
+ - Mean Iou: 0.0003
23
+ - Mean Accuracy: 0.0006
24
+ - Overall Accuracy: 0.0031
25
  - Accuracy Wall: nan
26
+ - Accuracy Building: 0.0075
27
+ - Accuracy Sky: 0.0
28
+ - Accuracy Floor: 0.0011
29
  - Accuracy Tree: 0.0
30
  - Accuracy Ceiling: 0.0
31
  - Accuracy Road: nan
32
  - Accuracy Bed : 0.0
33
+ - Accuracy Windowpane: 0.0
34
  - Accuracy Grass: 0.0
35
  - Accuracy Cabinet: nan
36
  - Accuracy Sidewalk: 0.0
37
+ - Accuracy Person: 0.0224
38
  - Accuracy Earth: 0.0
39
  - Accuracy Door: 0.0
40
  - Accuracy Table: 0.0
41
+ - Accuracy Mountain: 0.0
42
  - Accuracy Plant: 0.0
43
  - Accuracy Curtain: 0.0
44
+ - Accuracy Chair: 0.0
45
  - Accuracy Car: 0.0
46
  - Accuracy Water: 0.0
47
  - Accuracy Painting: 0.0
48
  - Accuracy Sofa: 0.0
49
  - Accuracy Shelf: 0.0
50
+ - Accuracy House: nan
51
  - Accuracy Sea: 0.0
52
+ - Accuracy Mirror: nan
53
+ - Accuracy Rug: 0.0
54
  - Accuracy Field: 0.0
55
+ - Accuracy Armchair: 0.0
56
  - Accuracy Seat: 0.0
57
  - Accuracy Fence: nan
58
+ - Accuracy Desk: 0.0
59
  - Accuracy Rock: nan
60
  - Accuracy Wardrobe: 0.0
61
  - Accuracy Lamp: nan
 
66
  - Accuracy Box: nan
67
  - Accuracy Column: 0.0
68
  - Accuracy Signboard: nan
69
+ - Accuracy Chest of drawers: 0.0
70
+ - Accuracy Counter: nan
71
  - Accuracy Sand: nan
72
  - Accuracy Sink: nan
73
  - Accuracy Skyscraper: 0.0
74
+ - Accuracy Fireplace: nan
75
+ - Accuracy Refrigerator: 0.0
76
  - Accuracy Grandstand: 0.0
77
+ - Accuracy Path: 0.0
78
+ - Accuracy Stairs: 0.0
79
  - Accuracy Runway: nan
80
  - Accuracy Case: nan
81
  - Accuracy Pool table: nan
82
  - Accuracy Pillow: nan
83
  - Accuracy Screen door: 0.0
84
+ - Accuracy Stairway: nan
85
  - Accuracy River: nan
86
  - Accuracy Bridge: nan
87
  - Accuracy Bookcase: nan
88
+ - Accuracy Blind: 0.0
89
  - Accuracy Coffee table: nan
90
  - Accuracy Toilet: 0.0
91
+ - Accuracy Flower: nan
92
+ - Accuracy Book: 0.0
93
  - Accuracy Hill: nan
94
  - Accuracy Bench: nan
95
  - Accuracy Countertop: nan
 
103
  - Accuracy Arcade machine: nan
104
  - Accuracy Hovel: nan
105
  - Accuracy Bus: nan
106
+ - Accuracy Towel: nan
107
+ - Accuracy Light: 0.0
108
  - Accuracy Truck: nan
109
+ - Accuracy Tower: nan
110
  - Accuracy Chandelier: 0.0
111
+ - Accuracy Awning: nan
112
  - Accuracy Streetlight: nan
113
  - Accuracy Booth: nan
114
+ - Accuracy Television receiver: 0.0
115
  - Accuracy Airplane: nan
116
  - Accuracy Dirt track: nan
117
+ - Accuracy Apparel: 0.0
118
  - Accuracy Pole: nan
119
  - Accuracy Land: 0.0
120
  - Accuracy Bannister: nan
121
  - Accuracy Escalator: nan
122
+ - Accuracy Ottoman: nan
123
+ - Accuracy Bottle: nan
124
+ - Accuracy Buffet: nan
125
+ - Accuracy Poster: 0.0
126
+ - Accuracy Stage: 0.0
127
  - Accuracy Van: nan
128
  - Accuracy Ship: nan
129
  - Accuracy Fountain: nan
130
  - Accuracy Conveyer belt: nan
131
  - Accuracy Canopy: nan
132
+ - Accuracy Washer: nan
133
  - Accuracy Plaything: nan
134
  - Accuracy Swimming pool: nan
135
  - Accuracy Stool: nan
136
+ - Accuracy Barrel: nan
137
+ - Accuracy Basket: 0.0
138
  - Accuracy Waterfall: nan
139
+ - Accuracy Tent: nan
140
  - Accuracy Bag: nan
141
  - Accuracy Minibike: nan
142
  - Accuracy Cradle: nan
143
+ - Accuracy Oven: nan
144
  - Accuracy Ball: nan
145
  - Accuracy Food: nan
146
+ - Accuracy Step: nan
147
  - Accuracy Tank: nan
148
  - Accuracy Trade name: nan
149
  - Accuracy Microwave: 0.0
150
+ - Accuracy Pot: nan
151
+ - Accuracy Animal: nan
152
  - Accuracy Bicycle: nan
153
  - Accuracy Lake: nan
154
  - Accuracy Dishwasher: nan
155
+ - Accuracy Screen: nan
156
  - Accuracy Blanket: nan
157
  - Accuracy Sculpture: nan
158
+ - Accuracy Hood: nan
159
  - Accuracy Sconce: 0.0
160
  - Accuracy Vase: nan
161
  - Accuracy Traffic light: 0.0
162
+ - Accuracy Tray: nan
163
  - Accuracy Ashcan: nan
164
  - Accuracy Fan: nan
165
  - Accuracy Pier: nan
166
+ - Accuracy Crt screen: nan
167
  - Accuracy Plate: nan
168
  - Accuracy Monitor: nan
169
  - Accuracy Bulletin board: nan
170
  - Accuracy Shower: nan
171
+ - Accuracy Radiator: nan
172
  - Accuracy Glass: nan
173
+ - Accuracy Clock: nan
174
  - Accuracy Flag: nan
175
  - Iou Wall: 0.0
176
+ - Iou Building: 0.0056
177
+ - Iou Sky: 0.0
178
+ - Iou Floor: 0.0006
179
  - Iou Tree: 0.0
180
  - Iou Ceiling: 0.0
181
  - Iou Road: 0.0
182
  - Iou Bed : 0.0
183
+ - Iou Windowpane: 0.0
184
  - Iou Grass: 0.0
185
  - Iou Cabinet: nan
186
  - Iou Sidewalk: 0.0
187
+ - Iou Person: 0.0135
188
  - Iou Earth: 0.0
189
  - Iou Door: 0.0
190
  - Iou Table: 0.0
191
+ - Iou Mountain: 0.0
192
  - Iou Plant: 0.0
193
  - Iou Curtain: 0.0
194
+ - Iou Chair: 0.0
195
  - Iou Car: 0.0
196
  - Iou Water: 0.0
197
  - Iou Painting: 0.0
198
  - Iou Sofa: 0.0
199
  - Iou Shelf: 0.0
200
+ - Iou House: nan
201
  - Iou Sea: 0.0
202
+ - Iou Mirror: nan
203
+ - Iou Rug: 0.0
204
  - Iou Field: 0.0
205
+ - Iou Armchair: 0.0
206
  - Iou Seat: 0.0
207
  - Iou Fence: nan
208
+ - Iou Desk: 0.0
209
  - Iou Rock: nan
210
  - Iou Wardrobe: 0.0
211
  - Iou Lamp: nan
 
216
  - Iou Box: nan
217
  - Iou Column: 0.0
218
  - Iou Signboard: nan
219
+ - Iou Chest of drawers: 0.0
220
+ - Iou Counter: nan
221
  - Iou Sand: nan
222
  - Iou Sink: nan
223
  - Iou Skyscraper: 0.0
224
+ - Iou Fireplace: nan
225
+ - Iou Refrigerator: 0.0
226
  - Iou Grandstand: 0.0
227
+ - Iou Path: 0.0
228
+ - Iou Stairs: 0.0
229
  - Iou Runway: nan
230
  - Iou Case: nan
231
  - Iou Pool table: nan
232
  - Iou Pillow: nan
233
  - Iou Screen door: 0.0
234
+ - Iou Stairway: nan
235
  - Iou River: nan
236
  - Iou Bridge: nan
237
  - Iou Bookcase: nan
238
+ - Iou Blind: 0.0
239
  - Iou Coffee table: nan
240
  - Iou Toilet: 0.0
241
+ - Iou Flower: nan
242
+ - Iou Book: 0.0
243
  - Iou Hill: nan
244
  - Iou Bench: nan
245
  - Iou Countertop: nan
 
253
  - Iou Arcade machine: nan
254
  - Iou Hovel: nan
255
  - Iou Bus: nan
256
+ - Iou Towel: nan
257
+ - Iou Light: 0.0
258
  - Iou Truck: nan
259
+ - Iou Tower: nan
260
  - Iou Chandelier: 0.0
261
+ - Iou Awning: nan
262
  - Iou Streetlight: nan
263
  - Iou Booth: nan
264
+ - Iou Television receiver: 0.0
265
  - Iou Airplane: nan
266
  - Iou Dirt track: nan
267
+ - Iou Apparel: 0.0
268
  - Iou Pole: nan
269
  - Iou Land: 0.0
270
  - Iou Bannister: nan
271
  - Iou Escalator: nan
272
+ - Iou Ottoman: nan
273
+ - Iou Bottle: nan
274
+ - Iou Buffet: nan
275
+ - Iou Poster: 0.0
276
+ - Iou Stage: 0.0
277
  - Iou Van: nan
278
  - Iou Ship: nan
279
  - Iou Fountain: nan
280
  - Iou Conveyer belt: nan
281
  - Iou Canopy: nan
282
+ - Iou Washer: nan
283
  - Iou Plaything: nan
284
  - Iou Swimming pool: nan
285
  - Iou Stool: nan
286
+ - Iou Barrel: nan
287
+ - Iou Basket: 0.0
288
  - Iou Waterfall: nan
289
+ - Iou Tent: nan
290
  - Iou Bag: nan
291
  - Iou Minibike: nan
292
  - Iou Cradle: nan
293
+ - Iou Oven: nan
294
  - Iou Ball: nan
295
  - Iou Food: nan
296
+ - Iou Step: nan
297
  - Iou Tank: nan
298
  - Iou Trade name: nan
299
  - Iou Microwave: 0.0
300
+ - Iou Pot: nan
301
+ - Iou Animal: nan
302
  - Iou Bicycle: nan
303
  - Iou Lake: nan
304
  - Iou Dishwasher: nan
305
+ - Iou Screen: nan
306
  - Iou Blanket: nan
307
  - Iou Sculpture: nan
308
+ - Iou Hood: nan
309
  - Iou Sconce: 0.0
310
  - Iou Vase: nan
311
  - Iou Traffic light: 0.0
312
+ - Iou Tray: nan
313
  - Iou Ashcan: nan
314
  - Iou Fan: nan
315
  - Iou Pier: nan
316
+ - Iou Crt screen: nan
317
  - Iou Plate: nan
318
  - Iou Monitor: nan
319
  - Iou Bulletin board: nan
320
  - Iou Shower: nan
321
+ - Iou Radiator: nan
322
  - Iou Glass: nan
323
+ - Iou Clock: nan
324
  - Iou Flag: nan
325
 
326
  ## Model description
 
341
 
342
  The following hyperparameters were used during training:
343
  - learning_rate: 0.0005
344
+ - train_batch_size: 8
345
+ - eval_batch_size: 8
346
  - seed: 42
347
  - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
348
  - lr_scheduler_type: linear
 
352
 
353
  | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Wall | Accuracy Building | Accuracy Sky | Accuracy Floor | Accuracy Tree | Accuracy Ceiling | Accuracy Road | Accuracy Bed | Accuracy Windowpane | Accuracy Grass | Accuracy Cabinet | Accuracy Sidewalk | Accuracy Person | Accuracy Earth | Accuracy Door | Accuracy Table | Accuracy Mountain | Accuracy Plant | Accuracy Curtain | Accuracy Chair | Accuracy Car | Accuracy Water | Accuracy Painting | Accuracy Sofa | Accuracy Shelf | Accuracy House | Accuracy Sea | Accuracy Mirror | Accuracy Rug | Accuracy Field | Accuracy Armchair | Accuracy Seat | Accuracy Fence | Accuracy Desk | Accuracy Rock | Accuracy Wardrobe | Accuracy Lamp | Accuracy Bathtub | Accuracy Railing | Accuracy Cushion | Accuracy Base | Accuracy Box | Accuracy Column | Accuracy Signboard | Accuracy Chest of drawers | Accuracy Counter | Accuracy Sand | Accuracy Sink | Accuracy Skyscraper | Accuracy Fireplace | Accuracy Refrigerator | Accuracy Grandstand | Accuracy Path | Accuracy Stairs | Accuracy Runway | Accuracy Case | Accuracy Pool table | Accuracy Pillow | Accuracy Screen door | Accuracy Stairway | Accuracy River | Accuracy Bridge | Accuracy Bookcase | Accuracy Blind | Accuracy Coffee table | Accuracy Toilet | Accuracy Flower | Accuracy Book | Accuracy Hill | Accuracy Bench | Accuracy Countertop | Accuracy Stove | Accuracy Palm | Accuracy Kitchen island | Accuracy Computer | Accuracy Swivel chair | Accuracy Boat | Accuracy Bar | Accuracy Arcade machine | Accuracy Hovel | Accuracy Bus | Accuracy Towel | Accuracy Light | Accuracy Truck | Accuracy Tower | Accuracy Chandelier | Accuracy Awning | Accuracy Streetlight | Accuracy Booth | Accuracy Television receiver | Accuracy Airplane | Accuracy Dirt track | Accuracy Apparel | Accuracy Pole | Accuracy Land | Accuracy Bannister | Accuracy Escalator | Accuracy Ottoman | Accuracy Bottle | Accuracy Buffet | Accuracy Poster | Accuracy Stage | Accuracy Van | Accuracy Ship | Accuracy Fountain | Accuracy Conveyer belt | Accuracy Canopy | Accuracy Washer | Accuracy Plaything | Accuracy Swimming pool | Accuracy Stool | Accuracy Barrel | Accuracy Basket | Accuracy Waterfall | Accuracy Tent | Accuracy Bag | Accuracy Minibike | Accuracy Cradle | Accuracy Oven | Accuracy Ball | Accuracy Food | Accuracy Step | Accuracy Tank | Accuracy Trade name | Accuracy Microwave | Accuracy Pot | Accuracy Animal | Accuracy Bicycle | Accuracy Lake | Accuracy Dishwasher | Accuracy Screen | Accuracy Blanket | Accuracy Sculpture | Accuracy Hood | Accuracy Sconce | Accuracy Vase | Accuracy Traffic light | Accuracy Tray | Accuracy Ashcan | Accuracy Fan | Accuracy Pier | Accuracy Crt screen | Accuracy Plate | Accuracy Monitor | Accuracy Bulletin board | Accuracy Shower | Accuracy Radiator | Accuracy Glass | Accuracy Clock | Accuracy Flag | Iou Wall | Iou Building | Iou Sky | Iou Floor | Iou Tree | Iou Ceiling | Iou Road | Iou Bed | Iou Windowpane | Iou Grass | Iou Cabinet | Iou Sidewalk | Iou Person | Iou Earth | Iou Door | Iou Table | Iou Mountain | Iou Plant | Iou Curtain | Iou Chair | Iou Car | Iou Water | Iou Painting | Iou Sofa | Iou Shelf | Iou House | Iou Sea | Iou Mirror | Iou Rug | Iou Field | Iou Armchair | Iou Seat | Iou Fence | Iou Desk | Iou Rock | Iou Wardrobe | Iou Lamp | Iou Bathtub | Iou Railing | Iou Cushion | Iou Base | Iou Box | Iou Column | Iou Signboard | Iou Chest of drawers | Iou Counter | Iou Sand | Iou Sink | Iou Skyscraper | Iou Fireplace | Iou Refrigerator | Iou Grandstand | Iou Path | Iou Stairs | Iou Runway | Iou Case | Iou Pool table | Iou Pillow | Iou Screen door | Iou Stairway | Iou River | Iou Bridge | Iou Bookcase | Iou Blind | Iou Coffee table | Iou Toilet | Iou Flower | Iou Book | Iou Hill | Iou Bench | Iou Countertop | Iou Stove | Iou Palm | Iou Kitchen island | Iou Computer | Iou Swivel chair | Iou Boat | Iou Bar | Iou Arcade machine | Iou Hovel | Iou Bus | Iou Towel | Iou Light | Iou Truck | Iou Tower | Iou Chandelier | Iou Awning | Iou Streetlight | Iou Booth | Iou Television receiver | Iou Airplane | Iou Dirt track | Iou Apparel | Iou Pole | Iou Land | Iou Bannister | Iou Escalator | Iou Ottoman | Iou Bottle | Iou Buffet | Iou Poster | Iou Stage | Iou Van | Iou Ship | Iou Fountain | Iou Conveyer belt | Iou Canopy | Iou Washer | Iou Plaything | Iou Swimming pool | Iou Stool | Iou Barrel | Iou Basket | Iou Waterfall | Iou Tent | Iou Bag | Iou Minibike | Iou Cradle | Iou Oven | Iou Ball | Iou Food | Iou Step | Iou Tank | Iou Trade name | Iou Microwave | Iou Pot | Iou Animal | Iou Bicycle | Iou Lake | Iou Dishwasher | Iou Screen | Iou Blanket | Iou Sculpture | Iou Hood | Iou Sconce | Iou Vase | Iou Traffic light | Iou Tray | Iou Ashcan | Iou Fan | Iou Pier | Iou Crt screen | Iou Plate | Iou Monitor | Iou Bulletin board | Iou Shower | Iou Radiator | Iou Glass | Iou Clock | Iou Flag |
354
  |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:-------------:|:-----------------:|:------------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:--------------:|:----------------:|:-----------------:|:---------------:|:--------------:|:-------------:|:--------------:|:-----------------:|:--------------:|:----------------:|:--------------:|:------------:|:--------------:|:-----------------:|:-------------:|:--------------:|:--------------:|:------------:|:---------------:|:------------:|:--------------:|:-----------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------:|:-------------:|:-----------------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:----------------:|:-------------:|:------------:|:---------------:|:------------------:|:-------------------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:------------------:|:---------------------:|:-------------------:|:-------------:|:---------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------------:|:---------------:|:--------------------:|:-----------------:|:--------------:|:---------------:|:-----------------:|:--------------:|:---------------------:|:---------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------:|:--------------:|:-------------------:|:--------------:|:-------------:|:-----------------------:|:-----------------:|:---------------------:|:-------------:|:------------:|:-----------------------:|:--------------:|:------------:|:--------------:|:--------------:|:--------------:|:--------------:|:-------------------:|:---------------:|:--------------------:|:--------------:|:----------------------------:|:-----------------:|:-------------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------:|:------------------:|:------------------:|:----------------:|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:--------------:|:------------:|:-------------:|:-----------------:|:----------------------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:----------------------:|:--------------:|:---------------:|:---------------:|:------------------:|:-------------:|:------------:|:-----------------:|:---------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------:|:-------------------:|:------------------:|:------------:|:---------------:|:----------------:|:-------------:|:-------------------:|:---------------:|:----------------:|:------------------:|:-------------:|:---------------:|:-------------:|:----------------------:|:-------------:|:---------------:|:------------:|:-------------:|:-------------------:|:--------------:|:----------------:|:-----------------------:|:---------------:|:-----------------:|:--------------:|:--------------:|:-------------:|:--------:|:------------:|:-------:|:---------:|:--------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-----------:|:------------:|:----------:|:---------:|:--------:|:---------:|:------------:|:---------:|:-----------:|:---------:|:-------:|:---------:|:------------:|:--------:|:---------:|:---------:|:-------:|:----------:|:-------:|:---------:|:------------:|:--------:|:---------:|:--------:|:--------:|:------------:|:--------:|:-----------:|:-----------:|:-----------:|:--------:|:-------:|:----------:|:-------------:|:--------------------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:-------------:|:----------------:|:--------------:|:--------:|:----------:|:----------:|:--------:|:--------------:|:----------:|:---------------:|:------------:|:---------:|:----------:|:------------:|:---------:|:----------------:|:----------:|:----------:|:--------:|:--------:|:---------:|:--------------:|:---------:|:--------:|:------------------:|:------------:|:----------------:|:--------:|:-------:|:------------------:|:---------:|:-------:|:---------:|:---------:|:---------:|:---------:|:--------------:|:----------:|:---------------:|:---------:|:-----------------------:|:------------:|:--------------:|:-----------:|:--------:|:--------:|:-------------:|:-------------:|:-----------:|:----------:|:----------:|:----------:|:---------:|:-------:|:--------:|:------------:|:-----------------:|:----------:|:----------:|:-------------:|:-----------------:|:---------:|:----------:|:----------:|:-------------:|:--------:|:-------:|:------------:|:----------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------:|:--------------:|:-------------:|:-------:|:----------:|:-----------:|:--------:|:--------------:|:----------:|:-----------:|:-------------:|:--------:|:----------:|:--------:|:-----------------:|:--------:|:----------:|:-------:|:--------:|:--------------:|:---------:|:-----------:|:------------------:|:----------:|:------------:|:---------:|:---------:|:--------:|
355
+ | 4.0785 | 1.0 | 17 | 4.2093 | 0.0002 | 0.0003 | 0.0027 | nan | 0.0116 | 0.0003 | 0.0012 | 0.0011 | 0.0005 | nan | 0.0003 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0030 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0087 | 0.0000 | 0.0008 | 0.0001 | 0.0004 | 0.0 | 0.0003 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0025 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
356
+ | 3.2614 | 2.0 | 34 | 2.8627 | 0.0002 | 0.0002 | 0.0019 | nan | 0.0074 | 0.0 | 0.0018 | 0.0001 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0028 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0056 | 0.0 | 0.0010 | 0.0000 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0021 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
357
+ | 2.5966 | 3.0 | 51 | 2.5529 | 0.0002 | 0.0003 | 0.0020 | nan | 0.0056 | 0.0 | 0.0010 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0107 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0042 | 0.0 | 0.0006 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0070 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
358
+ | 2.5427 | 4.0 | 68 | 2.4036 | 0.0003 | 0.0005 | 0.0025 | nan | 0.0060 | 0.0 | 0.0005 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0185 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0046 | 0.0 | 0.0003 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0114 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
359
+ | 2.3561 | 5.0 | 85 | 2.3821 | 0.0003 | 0.0006 | 0.0031 | nan | 0.0075 | 0.0 | 0.0011 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0224 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0056 | 0.0 | 0.0006 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0135 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan |
360
 
361
 
362
  ### Framework versions
adapter_config.json CHANGED
@@ -12,7 +12,7 @@
12
  "layers_pattern": null,
13
  "layers_to_transform": null,
14
  "loftq_config": {},
15
- "lora_alpha": 4,
16
  "lora_dropout": 0.1,
17
  "megatron_config": null,
18
  "megatron_core": "megatron.core",
@@ -20,12 +20,12 @@
20
  "decode_head"
21
  ],
22
  "peft_type": "LORA",
23
- "r": 4,
24
  "rank_pattern": {},
25
  "revision": null,
26
  "target_modules": [
27
- "value",
28
- "query"
29
  ],
30
  "task_type": null
31
  }
 
12
  "layers_pattern": null,
13
  "layers_to_transform": null,
14
  "loftq_config": {},
15
+ "lora_alpha": 32,
16
  "lora_dropout": 0.1,
17
  "megatron_config": null,
18
  "megatron_core": "megatron.core",
 
20
  "decode_head"
21
  ],
22
  "peft_type": "LORA",
23
+ "r": 32,
24
  "rank_pattern": {},
25
  "revision": null,
26
  "target_modules": [
27
+ "query",
28
+ "value"
29
  ],
30
  "task_type": null
31
  }
adapter_model.safetensors CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:8c2e4757942f68d3c0cbd55ce043e0310feeac1e4e884307051540abda03c893
3
- size 1807336
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:40c70960d171ab2d9bfdbfecf66415a5c55946a0bcde6909ecbc61f8f15bb257
3
+ size 2266120
training_args.bin CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:72e2a27295827113e53d3da23f645d1fcaaabd9af44aea73c20cd77921a8e2aa
3
  size 4347
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:63a99e8daec455004133c6f25a179100d3eee0a9ceddf5ee54fb6a7ca4cb2ae5
3
  size 4347