MT-ancient-spaceship-83

AmineAllo
Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de toobiza/table-transformer-stellar-vortex-81 en un conjunto de datos desconocido. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: - Pérdida: 0.1689 - Pérdida Ce: 0.0000 - Pérdida Bbox: 0.0233 - Error de Cardinalidad: 1.0 - Giou: 97.5276.

Como usar

Se utilizaron los siguientes hiperparámetros durante el entrenamiento:

- learning_rate: 1e-05
- train_batch_size: 4
- eval_batch_size: 4
- seed: 42
- optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
- lr_scheduler_type: linear
- num_epochs: 3

Resultados de Entrenamiento:

- Epoch 0.35, Step 50, Validation Loss: 0.1849, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0252, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.2490
- Epoch 0.69, Step 100, Validation Loss: 0.1683, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0231, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.4814
- Epoch 1.04, Step 150, Validation Loss: 0.1701, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0235, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.4533
- Epoch 1.39, Step 200, Validation Loss: 0.1864, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0259, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.2923
- Epoch 1.74, Step 250, Validation Loss: 0.1786, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0246, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.4046
- Epoch 2.08, Step 300, Validation Loss: 0.1673, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0230, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.5302
- Epoch 2.43, Step 350, Validation Loss: 0.1710, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0235, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.4826
- Epoch 2.78, Step 400, Validation Loss: 0.1689, Loss Ce: 0.0000, Loss Bbox: 0.0233, Cardinality Error: 1.0, Giou: 97.5276

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformers
PyTorch
Generado desde Trainer
Puntos finales de inferencia

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Transformación de tablas
Mejora de tareas de visión por computadora