Super_Detection_Model3

This model is a fine-tuned version of ArrayDice/Super_Detection_Model2 on the None dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

• Loss: 1.1571
• Map: 0.1696
• Map 50: 0.3271
• Map 75: 0.1562
• Map Small: 0.1107
• Map Medium: 0.2616
• Map Large: 0.2231
• Mar 1: 0.1116
• Mar 10: 0.2157
• Mar 100: 0.2529
• Mar Small: 0.1876
• Mar Medium: 0.3221
• Mar Large: 0.4017
• Map Car: 0.2983
• Mar 100 Car: 0.4065
• Map Hgv: 0.3148
• Mar 100 Hgv: 0.491
• Map Motorcycle: 0.0651
• Mar 100 Motorcycle: 0.1143
• Map Other: 0.0
• Mar 100 Other: 0.0

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: 20

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 Car	Mar 100 Car	Map Hgv	Mar 100 Hgv	Map Motorcycle	Mar 100 Motorcycle	Map Other	Mar 100 Other
1.4133	1.0	1431	1.3878	0.1118	0.2461	0.0892	0.0643	0.2086	0.153	0.0842	0.1683	0.2003	0.1397	0.2803	0.3359	0.1979	0.3241	0.2175	0.3971	0.0318	0.08	0.0	0.0
1.4871	2.0	2862	1.4927	0.0816	0.1914	0.0587	0.0525	0.1696	0.108	0.0687	0.1399	0.1659	0.1193	0.2457	0.2894	0.1602	0.3123	0.1616	0.3004	0.0046	0.0509	0.0	0.0
1.474	3.0	4293	1.3646	0.1173	0.2545	0.0943	0.0635	0.2175	0.1614	0.0844	0.1708	0.202	0.1383	0.2838	0.3361	0.2145	0.3427	0.2288	0.3962	0.026	0.0691	0.0	0.0
1.4236	4.0	5724	1.3576	0.1186	0.2538	0.0955	0.0724	0.2144	0.1237	0.0873	0.1692	0.1988	0.1367	0.2806	0.3138	0.2108	0.335	0.2272	0.378	0.0366	0.0823	0.0	0.0
1.4074	5.0	7155	1.3601	0.1238	0.2678	0.0964	0.0746	0.2107	0.161	0.0927	0.181	0.2143	0.1519	0.276	0.3352	0.2202	0.3451	0.2255	0.3875	0.0497	0.1246	0.0	0.0
1.3695	6.0	8586	1.3266	0.1191	0.2578	0.0966	0.0724	0.2171	0.1591	0.0863	0.1755	0.2095	0.1502	0.2824	0.323	0.2095	0.353	0.2327	0.3952	0.0341	0.0897	0.0	0.0
1.4115	7.0	10017	1.3915	0.1139	0.2468	0.0956	0.0672	0.2111	0.1399	0.0868	0.1751	0.2091	0.1466	0.2817	0.3676	0.2017	0.345	0.2244	0.3989	0.0295	0.0926	0.0	0.0
1.3927	8.0	11448	1.3455	0.1255	0.2657	0.1047	0.0754	0.2207	0.1601	0.0903	0.1795	0.2143	0.1506	0.291	0.3208	0.2407	0.3574	0.2311	0.4193	0.0302	0.0806	0.0	0.0
1.3754	9.0	12879	1.3246	0.1264	0.2683	0.1046	0.077	0.2192	0.1416	0.0896	0.1806	0.2119	0.1459	0.2895	0.3651	0.235	0.3474	0.2389	0.4166	0.0316	0.0834	0.0	0.0
1.3245	10.0	14310	1.2692	0.1326	0.2825	0.1094	0.0767	0.2328	0.2152	0.1007	0.1888	0.2253	0.1617	0.296	0.3717	0.2349	0.3698	0.2549	0.4235	0.0408	0.108	0.0	0.0
1.2893	11.0	15741	1.2871	0.1484	0.3003	0.1276	0.0933	0.238	0.2028	0.1031	0.1992	0.2366	0.1757	0.3048	0.3834	0.2554	0.38	0.2745	0.4563	0.0636	0.1103	0.0	0.0
1.2561	12.0	17172	1.2404	0.1442	0.2917	0.1245	0.0882	0.2375	0.1869	0.1004	0.1959	0.2316	0.1664	0.303	0.358	0.2566	0.3783	0.2622	0.4316	0.0581	0.1166	0.0	0.0
1.2142	13.0	18603	1.2255	0.1529	0.3127	0.1346	0.0976	0.2445	0.2094	0.1027	0.2058	0.2415	0.1803	0.3083	0.364	0.2686	0.3803	0.2821	0.4653	0.0607	0.1206	0.0	0.0
1.2031	14.0	20034	1.1940	0.1576	0.3085	0.144	0.1005	0.2502	0.1978	0.1083	0.208	0.2453	0.1816	0.3129	0.3738	0.2918	0.3994	0.2798	0.4637	0.0585	0.1183	0.0	0.0
1.1984	15.0	21465	1.1855	0.1603	0.3121	0.1475	0.1035	0.2533	0.217	0.1079	0.211	0.2505	0.1842	0.321	0.3969	0.2929	0.3983	0.2924	0.4865	0.0561	0.1171	0.0	0.0
1.1851	16.0	22896	1.1813	0.1616	0.3207	0.1411	0.1027	0.2557	0.2162	0.1103	0.2076	0.2448	0.1785	0.3165	0.3894	0.2888	0.3972	0.2986	0.469	0.0591	0.1131	0.0	0.0
1.1626	17.0	24327	1.1633	0.1661	0.3274	0.1543	0.1083	0.2577	0.2191	0.1119	0.217	0.2545	0.1875	0.3228	0.4001	0.2947	0.4027	0.3086	0.4912	0.0609	0.124	0.0	0.0
1.1577	18.0	25758	1.1572	0.1688	0.3267	0.1577	0.1104	0.2614	0.2228	0.1136	0.218	0.2552	0.1908	0.3224	0.406	0.2997	0.4064	0.3121	0.4946	0.0634	0.12	0.0	0.0
1.1682	19.0	27189	1.1584	0.1685	0.3254	0.1554	0.1103	0.2611	0.2207	0.1114	0.2156	0.2525	0.187	0.3218	0.4025	0.2985	0.406	0.3119	0.4897	0.0636	0.1143	0.0	0.0
1.135	20.0	28620	1.1571	0.1696	0.3271	0.1562	0.1107	0.2616	0.2231	0.1116	0.2157	0.2529	0.1876	0.3221	0.4017	0.2983	0.4065	0.3148	0.491	0.0651	0.1143	0.0	0.0

Framework versions

• Transformers 4.44.0
• Pytorch 2.4.0+cu121
• Datasets 2.20.0
• Tokenizers 0.19.1