Modelo de Detección de Vehículos

Este modelo es una versión ajustada del modelo facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos None. Logra los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 0.7220, Map: 0.0875, Map 50: 0.1634, Map 75: 0.084, Map Pequeño: 0.355, Map Mediano: 0.1423, Map Grande: 0.0499, Mar 1: 0.1462, Mar 10: 0.2602, Mar 100: 0.2709, Mar Pequeño: 0.5, Mar Mediano: 0.4013, Mar Grande: 0.3, Map Autocaravana: 0.0039, Mar 100 Autocaravana: 0.35, Map Coche: 0.4971, Mar 100 Coche: 0.6256, Map Otro: 0.0, Mar 100 Otro: 0.0, Map Pickup: 0.0239, Mar 100 Pickup: 0.65, Map Camión: 0.0, Mar 100 Camión: 0.0, Map Furgoneta: 0.0, Mar 100 Furgoneta: 0.0. Se entrenó utilizando los siguientes hiperparámetros: tasa de aprendizaje: 5e-05, tamaño de lote de entrenamiento: 8, tamaño de lote de evaluación: 8, semilla: 42, optimizador: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08, tipo de programador de tasa de aprendizaje: coseno, número de épocas: 30.