detr-r50-cd45rb-1ah-6l-corrected

polejowska
Detección de objetos

Este modelo es una versión ajustada de facebook/detr-resnet-50 en el conjunto de datos cd45rb_nan_xywh. Alcanza los siguientes resultados en el conjunto de evaluación: Pérdida: 1.9721.

Como usar

Procedimiento de entrenamiento

Los siguientes hiperparámetros fueron utilizados durante el entrenamiento:

  • learning_rate: 1e-05
  • train_batch_size: 4
  • eval_batch_size: 8
  • seed: 42
  • optimizer: Adam con betas=(0.9,0.999) y epsilon=1e-08
  • lr_scheduler_type: lineal
  • num_epochs: 25
  • mixed_precision_training: Native AMP

Resultados del entrenamiento

Pérdida en el entrenamiento:

epoch: 1.0, step: 4606, pérdida de validación: 1.3205
epoch: 2.0, step: 9212, pérdida de validación: 1.2364
epoch: 3.0, step: 13818, pérdida de validación: 1.1736
epoch: 4.0, step: 18424, pérdida de validación: 1.1464
epoch: 5.0, step: 23030, pérdida de validación: 1.1084
epoch: 6.0, step: 27636, pérdida de validación: 1.1037
epoch: 7.0, step: 32242, pérdida de validación: 1.0743
epoch: 8.0, step: 36848, pérdida de validación: 1.0755
epoch: 9.0, step: 41454, pérdida de validación: 1.0604
epoch: 10.0, step: 46060, pérdida de validación: 1.0556

(y así sucesivamente hasta epoch: 25.0, step: 115150, pérdida de validación: 1.9721)

Versiones del Framework

  • Transformers 4.28.0
  • Pytorch 2.0.1
  • Datasets 2.12.0
  • Tokenizers 0.13.3

Funcionalidades

Detección de objetos
Transformadores
PyTorch

Casos de uso

Detección de objetos en imágenes
Reconocimiento y clasificación de objetos