Характеристики

Контекст: 1 024 токена
Параметры: 6,3 млн
Лицензия: Apache 2.0
Архитектура: detr · dense
Базовая модель: detr-resnet-50
Опубликована: 18 апр 2024

Ссылки

Hugging Face

detr-resnet-50-finetuned-10k-cppe5

qubvel-hf

Поиск объектовИзображение → bounding_boxes3 профессии

Дообученная на cppe-5 модель DETR с ResNet-50 обнаруживает средства индивидуальной защиты на изображениях.

127скачиваний за 30 дней1лайквеса обновлены8 мая 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Это модель обнаружения объектов на изображениях, разработанная путём дообучения facebook/detr-resnet-50 на наборе данных cppe-5. Модель основана на архитектуре DETR с ResNet-50 и выдаёт классы объектов и ограничивающие рамки. В репозитории указано 6,3 млн параметров; веса доступны в формате safetensors.

Модель предназначена для обнаружения средств индивидуальной защиты на изображениях: комбинезонов, защитных экранов для лица, перчаток, очков и масок. На оценочном наборе автор приводит mAP 0,3578 и mAP@50 0,6781; метрики различаются по классам, например, mAP для комбинезонов составляет 0,6584, а для очков — 0,1766. Эти результаты относятся к cppe-5 и не гарантируют такое же качество на других изображениях.

Лицензия — Apache-2.0. Модель принимает изображения и возвращает обнаруженные объекты с классами и рамками; в README не приведены сведения о языковой поддержке.

Сценарии применения

поиск масок на изображениях
обнаружение перчаток и защитных очков
поиск защитных экранов для лица
обнаружение защитных комбинезонов
автоматическая проверка наличия средств индивидуальной защиты

Ограничения

Качество зависит от класса: приведённая mAP варьируется от 0,1766 для очков до 0,6584 для комбинезонов. Результаты указаны для cppe-5 и могут не переноситься на другие условия съёмки и наборы данных.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

IV.8Отраслевые задачиГосударственное управление, правосудие и чрезвычайные ситуацииAI помогает улучшать государственные услуги, управление ресурсами, правосудие и реагирование на чрезвычайные ситуации.47 задач2 517моделей IV.4Отраслевые задачиКлиническая медицина и общественное здоровьеAI помогает поддерживать диагностику, лечение, наблюдение и организацию медицинской помощи.45 задач2 635моделей III.10Корпоративные функцииПроекты, процессы и операционное управлениеAI помогает планировать работу, обнаруживать отклонения и улучшать операционные процессы.25 задач2 527моделей

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

detr-resnet-50-finetuned-10k-cppe5

This model is a fine-tuned version of facebook/detr-resnet-50 on the cppe-5 dataset. It achieves the following results on the evaluation set:

Loss: 0.9865
Map: 0.3578
Map 50: 0.6781
Map 75: 0.3105
Map Small: 0.3578
Map Medium: -1.0
Map Large: -1.0
Mar 1: 0.365
Mar 10: 0.535
Mar 100: 0.5483
Mar Small: 0.5483
Mar Medium: -1.0
Mar Large: -1.0
Map Coverall: 0.6584
Mar 100 Coverall: 0.7772
Map Face Shield: 0.3691
Mar 100 Face Shield: 0.6063
Map Gloves: 0.2477
Mar 100 Gloves: 0.4266
Map Goggles: 0.1766
Mar 100 Goggles: 0.4655
Map Mask: 0.3371
Mar 100 Mask: 0.4661

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: 1337
optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
lr_scheduler_type: linear
num_epochs: 100.0
mixed_precision_training: Native AMP

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 Coverall	Mar 100 Coverall	Map Face Shield	Mar 100 Face Shield	Map Gloves	Mar 100 Gloves	Map Goggles	Mar 100 Goggles	Map Mask	Mar 100 Mask
3.7198	1.0	107	3.1869	0.0036	0.0144	0.0006	0.0036	-1.0	-1.0	0.017	0.0426	0.0647	0.0647	-1.0	-1.0	0.0169	0.1994	0.0	0.0	0.0001	0.0177	0.0	0.0	0.0008	0.1062
3.0393	2.0	214	2.8978	0.007	0.021	0.003	0.007	-1.0	-1.0	0.0192	0.0796	0.1238	0.1238	-1.0	-1.0	0.0333	0.5216	0.0	0.0	0.0001	0.0292	0.0	0.0	0.0017	0.0684
2.7812	3.0	321	2.5445	0.0138	0.0414	0.0085	0.0138	-1.0	-1.0	0.0307	0.0994	0.1258	0.1258	-1.0	-1.0	0.0655	0.4938	0.0	0.0	0.0002	0.0354	0.0	0.0	0.0033	0.1
2.5992	4.0	428	2.3828	0.0232	0.0601	0.0155	0.0232	-1.0	-1.0	0.0423	0.1202	0.1518	0.1518	-1.0	-1.0	0.1021	0.5481	0.0	0.0	0.0006	0.0495	0.0059	0.0109	0.0072	0.1503
2.3828	5.0	535	2.2672	0.0283	0.0703	0.0179	0.0283	-1.0	-1.0	0.0521	0.1283	0.1737	0.1737	-1.0	-1.0	0.1344	0.5846	0.0	0.0	0.001	0.0833	0.0	0.0	0.0063	0.2006
2.2633	6.0	642	2.0618	0.0479	0.0996	0.0416	0.0479	-1.0	-1.0	0.0782	0.1679	0.2035	0.2035	-1.0	-1.0	0.2099	0.6333	0.003	0.0159	0.0018	0.1187	0.0052	0.0218	0.0195	0.2277
2.1837	7.0	749	2.1100	0.0455	0.1159	0.0255	0.0455	-1.0	-1.0	0.0747	0.1582	0.1894	0.1894	-1.0	-1.0	0.2068	0.6185	0.0085	0.0556	0.001	0.0734	0.0002	0.0018	0.0113	0.1977
2.0689	8.0	856	2.0000	0.054	0.1389	0.0301	0.054	-1.0	-1.0	0.0954	0.1846	0.2159	0.2159	-1.0	-1.0	0.2155	0.5537	0.0314	0.1397	0.0049	0.1406	0.0002	0.0018	0.0181	0.2435
2.0417	9.0	963	1.8702	0.0697	0.1631	0.0501	0.0697	-1.0	-1.0	0.1074	0.2173	0.257	0.257	-1.0	-1.0	0.2826	0.6086	0.0279	0.181	0.0046	0.1734	0.0102	0.0418	0.0234	0.2802
1.9972	10.0	1070	1.8563	0.0742	0.1568	0.0541	0.0742	-1.0	-1.0	0.1196	0.2416	0.2786	0.2786	-1.0	-1.0	0.2933	0.6086	0.0233	0.1921	0.0053	0.1672	0.0239	0.0891	0.025	0.3362
1.8931	11.0	1177	1.6778	0.1054	0.2248	0.0898	0.1054	-1.0	-1.0	0.1456	0.2764	0.3033	0.3033	-1.0	-1.0	0.3955	0.671	0.0498	0.2603	0.0108	0.2188	0.0149	0.0382	0.056	0.3282
1.8269	12.0	1284	1.6905	0.1111	0.2399	0.0942	0.1111	-1.0	-1.0	0.1543	0.2949	0.3257	0.3257	-1.0	-1.0	0.4113	0.679	0.069	0.319	0.0087	0.2021	0.015	0.0909	0.0514	0.3373
1.8036	13.0	1391	1.6406	0.1149	0.2407	0.097	0.1149	-1.0	-1.0	0.1636	0.3108	0.3372	0.3372	-1.0	-1.0	0.4255	0.6759	0.0771	0.3381	0.0109	0.2182	0.0137	0.1309	0.047	0.3226
1.7463	14.0	1498	1.7169	0.1106	0.2421	0.0875	0.1106	-1.0	-1.0	0.1776	0.3205	0.3511	0.3511	-1.0	-1.0	0.3996	0.7	0.0404	0.2476	0.0117	0.2458	0.0257	0.2036	0.0757	0.3582
1.763	15.0	1605	1.5961	0.1245	0.2577	0.1018	0.1245	-1.0	-1.0	0.1817	0.3384	0.3677	0.3677	-1.0	-1.0	0.4575	0.6679	0.0775	0.3698	0.0107	0.2505	0.0318	0.1964	0.0447	0.3537
1.6467	16.0	1712	1.5365	0.1376	0.3073	0.1062	0.1376	-1.0	-1.0	0.2164	0.38	0.408	0.408	-1.0	-1.0	0.455	0.6852	0.0739	0.3873	0.0215	0.2719	0.0442	0.2891	0.0934	0.4068
1.6222	17.0	1819	1.5990	0.1295	0.2696	0.1026	0.1295	-1.0	-1.0	0.1802	0.3409	0.3693	0.3693	-1.0	-1.0	0.4577	0.6654	0.0786	0.3619	0.0297	0.2958	0.0211	0.2218	0.0603	0.3017
1.6239	18.0	1926	1.4164	0.159	0.3543	0.1262	0.159	-1.0	-1.0	0.235	0.3929	0.4138	0.4138	-1.0	-1.0	0.4753	0.7204	0.0921	0.3968	0.039	0.2922	0.0323	0.2636	0.1565	0.396
1.5448	19.0	2033	1.4689	0.1628	0.3725	0.1314	0.1628	-1.0	-1.0	0.205	0.3811	0.4064	0.4064	-1.0	-1.0	0.4794	0.6895	0.1038	0.419	0.0398	0.2828	0.0333	0.28	0.1578	0.3605
1.5026	20.0	2140	1.4093	0.1798	0.397	0.1369	0.1798	-1.0	-1.0	0.2336	0.4125	0.4349	0.4349	-1.0	-1.0	0.4851	0.6858	0.1494	0.4508	0.0341	0.2859	0.0434	0.3382	0.1869	0.4136
1.4797	21.0	2247	1.4605	0.1652	0.3605	0.1254	0.1652	-1.0	-1.0	0.2295	0.3823	0.4041	0.4041	-1.0	-1.0	0.4978	0.6957	0.0968	0.3825	0.0529	0.2797	0.0263	0.3236	0.1522	0.339
1.4298	22.0	2354	1.4231	0.163	0.3558	0.115	0.163	-1.0	-1.0	0.2256	0.3851	0.4108	0.4108	-1.0	-1.0	0.4902	0.7093	0.1033	0.4159	0.0515	0.313	0.0261	0.3109	0.1437	0.3051
1.4157	23.0	2461	1.3665	0.1914	0.4048	0.1533	0.1914	-1.0	-1.0	0.2478	0.4232	0.447	0.447	-1.0	-1.0	0.491	0.6975	0.1599	0.4683	0.0502	0.3021	0.0603	0.3618	0.1956	0.4051
1.4438	24.0	2568	1.2908	0.2103	0.433	0.168	0.2103	-1.0	-1.0	0.2643	0.4512	0.4761	0.4761	-1.0	-1.0	0.5368	0.7136	0.1493	0.4873	0.0789	0.3609	0.043	0.3891	0.2433	0.4294
1.4044	25.0	2675	1.4752	0.1709	0.3749	0.1388	0.1709	-1.0	-1.0	0.2187	0.3926	0.4191	0.4191	-1.0	-1.0	0.4862	0.7167	0.09	0.3905	0.0762	0.299	0.0393	0.3527	0.1627	0.3367
1.3703	26.0	2782	1.3047	0.2162	0.4568	0.1714	0.2162	-1.0	-1.0	0.2661	0.4344	0.4548	0.4548	-1.0	-1.0	0.5342	0.7272	0.166	0.4508	0.0971	0.3281	0.0424	0.3527	0.2414	0.4153
1.3292	27.0	2889	1.2674	0.22	0.4681	0.1702	0.22	-1.0	-1.0	0.2743	0.4286	0.4473	0.4473	-1.0	-1.0	0.5438	0.7265	0.2128	0.4429	0.1171	0.3443	0.0387	0.3455	0.1878	0.3774
1.359	28.0	2996	1.3156	0.2007	0.4272	0.1536	0.2007	-1.0	-1.0	0.2715	0.4384	0.4555	0.4555	-1.0	-1.0	0.5306	0.7111	0.163	0.5016	0.0896	0.3135	0.0307	0.38	0.1898	0.3712
1.3471	29.0	3103	1.2646	0.2161	0.455	0.172	0.2161	-1.0	-1.0	0.277	0.4492	0.4728	0.4728	-1.0	-1.0	0.5301	0.7216	0.1708	0.519	0.1216	0.3271	0.0391	0.4145	0.2189	0.3819
1.308	30.0	3210	1.3017	0.2107	0.4465	0.1718	0.2107	-1.0	-1.0	0.2556	0.4141	0.4387	0.4387	-1.0	-1.0	0.5321	0.7136	0.1531	0.454	0.1037	0.3203	0.0334	0.3218	0.2313	0.3836
1.3023	31.0	3317	1.2809	0.2174	0.462	0.1714	0.2174	-1.0	-1.0	0.2646	0.4242	0.4473	0.4473	-1.0	-1.0	0.5484	0.7259	0.1686	0.427	0.1163	0.3536	0.0506	0.3564	0.2029	0.3734
1.2561	32.0	3424	1.2679	0.2082	0.4557	0.1579	0.2082	-1.0	-1.0	0.263	0.4283	0.4511	0.4511	-1.0	-1.0	0.541	0.7284	0.1448	0.4556	0.1308	0.3682	0.0411	0.3436	0.1835	0.3599
1.268	33.0	3531	1.2632	0.2304	0.4841	0.1882	0.2304	-1.0	-1.0	0.2852	0.4469	0.4629	0.4629	-1.0	-1.0	0.5535	0.7327	0.2042	0.5286	0.1027	0.2917	0.0472	0.38	0.2441	0.3814
1.2337	34.0	3638	1.2157	0.2339	0.497	0.1854	0.2339	-1.0	-1.0	0.2845	0.4495	0.4756	0.4756	-1.0	-1.0	0.5704	0.7414	0.187	0.5095	0.1339	0.3448	0.0414	0.3982	0.2367	0.3842
1.2192	35.0	3745	1.2109	0.2505	0.5078	0.2013	0.2505	-1.0	-1.0	0.288	0.4617	0.4795	0.4795	-1.0	-1.0	0.5599	0.7259	0.2431	0.5016	0.1564	0.3521	0.0496	0.4164	0.2437	0.4017
1.2119	36.0	3852	1.1897	0.2584	0.5229	0.2198	0.2584	-1.0	-1.0	0.2986	0.4575	0.4744	0.4744	-1.0	-1.0	0.5742	0.7383	0.2667	0.5159	0.1389	0.35	0.0448	0.3473	0.2676	0.4203
1.1686	37.0	3959	1.1441	0.2581	0.5164	0.2072	0.2581	-1.0	-1.0	0.3002	0.4712	0.4918	0.4918	-1.0	-1.0	0.5904	0.7642	0.2406	0.5238	0.1535	0.3708	0.0404	0.3945	0.2654	0.4056
1.1664	38.0	4066	1.1554	0.2618	0.546	0.204	0.2618	-1.0	-1.0	0.3078	0.4822	0.5069	0.5069	-1.0	-1.0	0.5674	0.734	0.2486	0.519	0.1922	0.3927	0.0409	0.4509	0.26	0.4379
1.1746	39.0	4173	1.1873	0.2514	0.5269	0.1995	0.2514	-1.0	-1.0	0.292	0.4628	0.4842	0.4842	-1.0	-1.0	0.5527	0.7235	0.2427	0.5127	0.1591	0.3448	0.0468	0.4218	0.2557	0.4181
1.1559	40.0	4280	1.1594	0.2652	0.5517	0.2014	0.2652	-1.0	-1.0	0.2955	0.4743	0.4885	0.4885	-1.0	-1.0	0.5685	0.7377	0.2624	0.5238	0.1852	0.3755	0.0505	0.3873	0.2595	0.4181
1.1668	41.0	4387	1.1562	0.2479	0.5294	0.1853	0.2479	-1.0	-1.0	0.2967	0.4772	0.4994	0.4994	-1.0	-1.0	0.5742	0.7272	0.217	0.5413	0.1492	0.3453	0.058	0.4709	0.2411	0.4124
1.1084	42.0	4494	1.1302	0.2634	0.5352	0.2094	0.2634	-1.0	-1.0	0.3135	0.4783	0.4945	0.4945	-1.0	-1.0	0.5847	0.7333	0.2335	0.5397	0.1653	0.3583	0.0484	0.4127	0.2851	0.4282
1.1118	43.0	4601	1.1270	0.2754	0.5506	0.2408	0.2754	-1.0	-1.0	0.3103	0.4789	0.4973	0.4973	-1.0	-1.0	0.5867	0.7364	0.2662	0.5476	0.1587	0.3682	0.0599	0.3855	0.3057	0.4486
1.1096	44.0	4708	1.1772	0.2611	0.5565	0.2002	0.2611	-1.0	-1.0	0.2873	0.4606	0.4755	0.4755	-1.0	-1.0	0.5739	0.7228	0.247	0.5143	0.1649	0.3516	0.081	0.4073	0.2389	0.3814
1.0741	45.0	4815	1.0871	0.2857	0.5718	0.2186	0.2857	-1.0	-1.0	0.3237	0.4934	0.5104	0.5104	-1.0	-1.0	0.5927	0.75	0.2775	0.5698	0.1899	0.3786	0.0781	0.4145	0.2904	0.439
1.0774	46.0	4922	1.1049	0.2684	0.5461	0.2197	0.2684	-1.0	-1.0	0.3112	0.4956	0.5115	0.5115	-1.0	-1.0	0.5979	0.7574	0.2552	0.5794	0.143	0.3677	0.062	0.4291	0.284	0.4237
1.0517	47.0	5029	1.1005	0.2806	0.5821	0.2184	0.2806	-1.0	-1.0	0.3112	0.4872	0.5048	0.5048	-1.0	-1.0	0.5861	0.7543	0.2862	0.5619	0.1749	0.4016	0.0737	0.3945	0.282	0.4119
1.0717	48.0	5136	1.0878	0.2956	0.5902	0.2492	0.2956	-1.0	-1.0	0.3146	0.4925	0.5089	0.5089	-1.0	-1.0	0.6128	0.7506	0.2813	0.5381	0.1947	0.4036	0.0849	0.4091	0.3041	0.4429
1.0578	49.0	5243	1.0932	0.2816	0.5671	0.2246	0.2816	-1.0	-1.0	0.3137	0.479	0.4943	0.4943	-1.0	-1.0	0.6069	0.7537	0.2616	0.4873	0.1947	0.4026	0.0613	0.3964	0.2835	0.4316
1.0367	50.0	5350	1.0784	0.2956	0.5813	0.2416	0.2956	-1.0	-1.0	0.3308	0.4864	0.4979	0.4979	-1.0	-1.0	0.6193	0.7642	0.2809	0.5143	0.1841	0.3854	0.0885	0.3891	0.3053	0.4367
1.0239	51.0	5457	1.0702	0.2893	0.5689	0.2387	0.2893	-1.0	-1.0	0.315	0.4944	0.5097	0.5097	-1.0	-1.0	0.5978	0.763	0.2656	0.5095	0.1887	0.3938	0.0817	0.4309	0.3125	0.4514
1.0127	52.0	5564	1.0771	0.2833	0.5713	0.243	0.2833	-1.0	-1.0	0.3184	0.4856	0.5075	0.5075	-1.0	-1.0	0.6007	0.7605	0.2649	0.5175	0.1843	0.3932	0.0766	0.4364	0.2902	0.4299
0.9948	53.0	5671	1.1039	0.2821	0.5628	0.2607	0.2821	-1.0	-1.0	0.3143	0.4954	0.5132	0.5132	-1.0	-1.0	0.6002	0.7599	0.2846	0.5587	0.1729	0.3693	0.0646	0.4582	0.2884	0.4198
1.0026	54.0	5778	1.1125	0.2811	0.5569	0.2461	0.2811	-1.0	-1.0	0.3166	0.4846	0.5019	0.5019	-1.0	-1.0	0.6118	0.7691	0.2617	0.5286	0.1762	0.376	0.0625	0.3964	0.2932	0.4395
1.0037	55.0	5885	1.1172	0.2819	0.5757	0.2532	0.2819	-1.0	-1.0	0.3089	0.4653	0.4811	0.4811	-1.0	-1.0	0.5869	0.7302	0.2946	0.5032	0.1914	0.388	0.0565	0.3745	0.2802	0.4096
0.9892	56.0	5992	1.0649	0.311	0.6027	0.2673	0.311	-1.0	-1.0	0.3226	0.4954	0.515	0.515	-1.0	-1.0	0.629	0.7679	0.2972	0.5556	0.198	0.3901	0.1233	0.4182	0.3075	0.4435
0.98	57.0	6099	1.0413	0.3137	0.6244	0.2912	0.3137	-1.0	-1.0	0.3293	0.5021	0.5171	0.5171	-1.0	-1.0	0.6288	0.7599	0.3193	0.5698	0.2062	0.399	0.1101	0.4236	0.3043	0.4333
0.9682	58.0	6206	1.0301	0.3128	0.6003	0.2801	0.3128	-1.0	-1.0	0.3278	0.4963	0.517	0.517	-1.0	-1.0	0.632	0.7704	0.3038	0.5238	0.2093	0.4203	0.1204	0.4164	0.2984	0.4542
0.9533	59.0	6313	1.0755	0.2928	0.5954	0.25	0.2928	-1.0	-1.0	0.3177	0.4937	0.5084	0.5084	-1.0	-1.0	0.6102	0.7401	0.2906	0.5635	0.1942	0.399	0.1002	0.4218	0.2688	0.4175
0.9589	60.0	6420	1.0364	0.3213	0.6182	0.2717	0.3213	-1.0	-1.0	0.3383	0.5121	0.5273	0.5273	-1.0	-1.0	0.622	0.7617	0.3318	0.5683	0.2273	0.4193	0.1243	0.4236	0.301	0.4638
0.9398	61.0	6527	1.0653	0.3089	0.6099	0.2673	0.3089	-1.0	-1.0	0.3325	0.4946	0.5046	0.5046	-1.0	-1.0	0.6166	0.7556	0.3144	0.5286	0.177	0.376	0.1451	0.4127	0.2915	0.4503
0.924	62.0	6634	1.0409	0.319	0.6335	0.2641	0.319	-1.0	-1.0	0.3437	0.5085	0.5234	0.5234	-1.0	-1.0	0.6223	0.7537	0.3263	0.5476	0.21	0.4021	0.1269	0.4582	0.3093	0.4554
0.924	63.0	6741	1.0517	0.3212	0.6485	0.2727	0.3212	-1.0	-1.0	0.3382	0.5109	0.5232	0.5232	-1.0	-1.0	0.6392	0.7704	0.3195	0.5857	0.1967	0.399	0.1268	0.4218	0.3241	0.439
0.9458	64.0	6848	1.0314	0.3213	0.6357	0.28	0.3213	-1.0	-1.0	0.3414	0.5152	0.5278	0.5278	-1.0	-1.0	0.6272	0.7648	0.3137	0.573	0.227	0.4078	0.1257	0.4545	0.3129	0.439
0.9136	65.0	6955	1.0237	0.3262	0.6377	0.284	0.3262	-1.0	-1.0	0.3489	0.5157	0.5299	0.5299	-1.0	-1.0	0.6277	0.766	0.3294	0.5587	0.2223	0.3958	0.13	0.4655	0.3216	0.4633
0.8969	66.0	7062	1.0190	0.3188	0.6478	0.2833	0.3188	-1.0	-1.0	0.3456	0.5153	0.528	0.528	-1.0	-1.0	0.6254	0.7704	0.3338	0.5762	0.187	0.3859	0.1258	0.4582	0.322	0.4492
0.8917	67.0	7169	0.9900	0.326	0.6304	0.281	0.326	-1.0	-1.0	0.354	0.5289	0.5382	0.5382	-1.0	-1.0	0.6478	0.7759	0.3118	0.5556	0.2245	0.4115	0.1149	0.4691	0.3312	0.4791
0.8724	68.0	7276	1.0181	0.3141	0.6119	0.2757	0.3141	-1.0	-1.0	0.3398	0.517	0.5303	0.5303	-1.0	-1.0	0.642	0.7716	0.3118	0.5778	0.2091	0.4177	0.096	0.4255	0.3116	0.4588
0.8881	69.0	7383	1.0231	0.3119	0.63	0.2566	0.3119	-1.0	-1.0	0.3438	0.507	0.5148	0.5148	-1.0	-1.0	0.6278	0.7556	0.3062	0.5476	0.2077	0.4052	0.0951	0.4073	0.3228	0.4582
0.8604	70.0	7490	1.0245	0.3266	0.6436	0.2621	0.3266	-1.0	-1.0	0.3448	0.5179	0.5273	0.5273	-1.0	-1.0	0.6251	0.7623	0.3301	0.5889	0.2223	0.4115	0.1406	0.4255	0.315	0.4486
0.86	71.0	7597	1.0249	0.3226	0.6426	0.2709	0.3226	-1.0	-1.0	0.3442	0.5201	0.5325	0.5325	-1.0	-1.0	0.6353	0.7716	0.3171	0.6032	0.2233	0.4177	0.1289	0.4236	0.3082	0.4463
0.8452	72.0	7704	1.0383	0.3225	0.6364	0.2629	0.3225	-1.0	-1.0	0.344	0.5124	0.5223	0.5223	-1.0	-1.0	0.6375	0.7728	0.322	0.5794	0.2082	0.399	0.1443	0.4291	0.3003	0.4311
0.8444	73.0	7811	1.0018	0.3312	0.6454	0.2914	0.3312	-1.0	-1.0	0.3558	0.5223	0.535	0.535	-1.0	-1.0	0.6395	0.771	0.3471	0.5841	0.2158	0.4182	0.1433	0.4345	0.3105	0.4672
0.8325	74.0	7918	1.0412	0.3296	0.6574	0.272	0.3296	-1.0	-1.0	0.3404	0.5203	0.5312	0.5312	-1.0	-1.0	0.6449	0.7722	0.3422	0.6032	0.2302	0.4125	0.1352	0.4509	0.2956	0.4169
0.8438	75.0	8025	1.0015	0.34	0.6482	0.3027	0.34	-1.0	-1.0	0.3487	0.5211	0.5333	0.5333	-1.0	-1.0	0.6449	0.7691	0.3555	0.5968	0.2324	0.4172	0.1427	0.4382	0.3248	0.4452
0.8197	76.0	8132	1.0196	0.3426	0.6544	0.2931	0.3426	-1.0	-1.0	0.356	0.5234	0.5347	0.5347	-1.0	-1.0	0.6443	0.7722	0.35	0.5794	0.2465	0.4172	0.1434	0.4455	0.3288	0.4593
0.8241	77.0	8239	1.0215	0.339	0.6531	0.3012	0.339	-1.0	-1.0	0.3523	0.5162	0.5279	0.5279	-1.0	-1.0	0.6411	0.771	0.3486	0.5921	0.2324	0.4073	0.1375	0.4091	0.3357	0.4599
0.8019	78.0	8346	1.0356	0.3265	0.6279	0.2799	0.3265	-1.0	-1.0	0.3503	0.5169	0.5264	0.5264	-1.0	-1.0	0.639	0.771	0.3313	0.5762	0.2315	0.413	0.1144	0.4127	0.3162	0.4593
0.8113	79.0	8453	1.0087	0.3377	0.6556	0.3059	0.3377	-1.0	-1.0	0.3487	0.5269	0.5369	0.5369	-1.0	-1.0	0.6396	0.7765	0.3392	0.5873	0.2336	0.4068	0.1513	0.4564	0.3249	0.4576
0.8043	80.0	8560	1.0225	0.3351	0.6526	0.3035	0.3351	-1.0	-1.0	0.3485	0.5177	0.5285	0.5285	-1.0	-1.0	0.6529	0.7827	0.331	0.5778	0.2224	0.399	0.1421	0.4255	0.3273	0.4576
0.7909	81.0	8667	1.0009	0.345	0.6563	0.3086	0.345	-1.0	-1.0	0.3512	0.522	0.5359	0.5359	-1.0	-1.0	0.6649	0.7877	0.3589	0.5714	0.2366	0.4219	0.1374	0.4418	0.3272	0.4565
0.8034	82.0	8774	1.0006	0.333	0.6455	0.295	0.333	-1.0	-1.0	0.3529	0.5257	0.5369	0.5369	-1.0	-1.0	0.6387	0.7741	0.3352	0.5873	0.2342	0.4208	0.1362	0.4491	0.3206	0.4531
0.7744	83.0	8881	0.9946	0.341	0.6513	0.3182	0.341	-1.0	-1.0	0.3615	0.5273	0.5381	0.5381	-1.0	-1.0	0.6425	0.7778	0.3636	0.5873	0.2404	0.4198	0.1246	0.4418	0.3341	0.4638
0.7769	84.0	8988	0.9994	0.3406	0.6523	0.3009	0.3406	-1.0	-1.0	0.3637	0.5304	0.5384	0.5384	-1.0	-1.0	0.6478	0.7728	0.3472	0.5968	0.2355	0.4198	0.1444	0.4382	0.3281	0.4644
0.7679	85.0	9095	1.0170	0.3397	0.6549	0.2888	0.3397	-1.0	-1.0	0.3624	0.5301	0.5407	0.5407	-1.0	-1.0	0.6485	0.7685	0.3431	0.6079	0.2294	0.4167	0.1607	0.46	0.317	0.4503
0.772	86.0	9202	0.9953	0.3515	0.6722	0.3099	0.3515	-1.0	-1.0	0.3674	0.5331	0.543	0.543	-1.0	-1.0	0.6599	0.7778	0.3692	0.6032	0.24	0.4187	0.1523	0.46	0.3361	0.4554
0.783	87.0	9309	1.0003	0.3401	0.6545	0.2943	0.3401	-1.0	-1.0	0.3603	0.5309	0.5457	0.5457	-1.0	-1.0	0.651	0.7759	0.3521	0.6222	0.2296	0.4161	0.1433	0.46	0.3246	0.4542
0.7508	88.0	9416	0.9849	0.3517	0.6734	0.3217	0.3517	-1.0	-1.0	0.362	0.5333	0.5447	0.5447	-1.0	-1.0	0.6572	0.7747	0.369	0.5984	0.2439	0.4318	0.1503	0.4527	0.338	0.4661
0.7558	89.0	9523	0.9861	0.3517	0.6749	0.3173	0.3517	-1.0	-1.0	0.3628	0.5329	0.5408	0.5408	-1.0	-1.0	0.6469	0.7728	0.3661	0.5889	0.2323	0.4104	0.1747	0.4709	0.3385	0.461
0.7398	90.0	9630	0.9966	0.3565	0.6784	0.315	0.3565	-1.0	-1.0	0.3621	0.5367	0.5484	0.5484	-1.0	-1.0	0.6524	0.7796	0.3655	0.6127	0.2374	0.4151	0.1769	0.4655	0.3503	0.4689
0.7532	91.0	9737	0.9883	0.354	0.6709	0.3179	0.354	-1.0	-1.0	0.3623	0.5395	0.5475	0.5475	-1.0	-1.0	0.6551	0.779	0.3669	0.6175	0.2432	0.4187	0.1545	0.4564	0.3502	0.4661
0.7417	92.0	9844	0.9932	0.3557	0.6777	0.3131	0.3557	-1.0	-1.0	0.3629	0.5361	0.5465	0.5465	-1.0	-1.0	0.6566	0.7765	0.3713	0.6143	0.2425	0.4224	0.163	0.4491	0.3451	0.4701
0.7554	93.0	9951	0.9921	0.3598	0.6841	0.3212	0.3598	-1.0	-1.0	0.3643	0.5375	0.5466	0.5466	-1.0	-1.0	0.6591	0.7821	0.3696	0.5952	0.2482	0.4214	0.175	0.4691	0.3469	0.465
0.7339	94.0	10058	1.0049	0.3587	0.6838	0.3184	0.3587	-1.0	-1.0	0.3668	0.5347	0.5447	0.5447	-1.0	-1.0	0.658	0.7753	0.3767	0.6048	0.2434	0.4177	0.1744	0.46	0.3411	0.4655
0.7184	95.0	10165	0.9969	0.3547	0.6739	0.3214	0.3547	-1.0	-1.0	0.3633	0.5353	0.5449	0.5449	-1.0	-1.0	0.6521	0.7722	0.369	0.6079	0.2402	0.413	0.1707	0.4673	0.3412	0.4638
0.7448	96.0	10272	0.9925	0.3556	0.6708	0.3061	0.3556	-1.0	-1.0	0.365	0.5327	0.544	0.544	-1.0	-1.0	0.6517	0.7765	0.3707	0.6016	0.2354	0.4208	0.1781	0.4527	0.3421	0.4684
0.7264	97.0	10379	0.9914	0.3576	0.6793	0.315	0.3576	-1.0	-1.0	0.3657	0.5332	0.5439	0.5439	-1.0	-1.0	0.6517	0.7753	0.378	0.6	0.2464	0.426	0.1707	0.4545	0.3414	0.4638
0.7455	98.0	10486	0.9829	0.3586	0.6794	0.3132	0.3586	-1.0	-1.0	0.367	0.5353	0.5473	0.5473	-1.0	-1.0	0.6586	0.7772	0.3781	0.6079	0.2468	0.4266	0.1742	0.4582	0.3355	0.4667
0.7105	99.0	10593	0.9862	0.3577	0.6795	0.3089	0.3577	-1.0	-1.0	0.3649	0.5352	0.5476	0.5476	-1.0	-1.0	0.6591	0.7778	0.3712	0.6032	0.2481	0.4271	0.1727	0.4655	0.3376	0.4644
0.7089	100.0	10700	0.9865	0.3578	0.6781	0.3105	0.3578	-1.0	-1.0	0.365	0.535	0.5483	0.5483	-1.0	-1.0	0.6584	0.7772	0.3691	0.6063	0.2477	0.4266	0.1766	0.4655	0.3371	0.4661

Framework versions

Transformers 4.40.0.dev0
Pytorch 1.13.0+cu117
Datasets 2.18.0
Tokenizers 0.19.0

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · object-detection

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры: DetrForObjectDetection
Ревизия весов: 9ea0063