chickens-repro-fixed-width-height

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

• Loss: 0.1431

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: 2
• eval_batch_size: 8
• seed: 42
• optimizer: Adam with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08
• lr_scheduler_type: cosine
• num_epochs: 300

Training results

Training Loss	Epoch	Step	Validation Loss
1.193	1.0	227	1.0617
0.8798	2.0	454	0.8939
0.8247	3.0	681	0.7412
0.8244	4.0	908	0.6428
0.6844	5.0	1135	0.5874
0.665	6.0	1362	0.4932
0.6259	7.0	1589	0.7207
0.7219	8.0	1816	0.5707
0.6216	9.0	2043	0.5050
0.5663	10.0	2270	0.4456
0.6155	11.0	2497	0.4638
0.5602	12.0	2724	0.4785
0.5236	13.0	2951	0.4899
0.5997	14.0	3178	0.4580
0.5667	15.0	3405	0.5423
0.5248	16.0	3632	0.5594
0.4935	17.0	3859	0.4853
0.5135	18.0	4086	0.4616
0.5115	19.0	4313	0.5307
0.5216	20.0	4540	0.4372
0.4582	21.0	4767	0.4124
0.4827	22.0	4994	0.4810
0.4737	23.0	5221	0.3864
0.5061	24.0	5448	0.4013
0.4954	25.0	5675	0.4657
0.4858	26.0	5902	0.3667
0.7041	27.0	6129	0.4257
0.4592	28.0	6356	0.3737
0.4504	29.0	6583	0.4293
0.5016	30.0	6810	0.4525
0.4533	31.0	7037	0.4126
0.4947	32.0	7264	0.4203
0.5647	33.0	7491	0.3884
0.5235	34.0	7718	0.4478
0.5368	35.0	7945	0.5169
0.5709	36.0	8172	0.4834
0.6054	37.0	8399	0.5258
0.589	38.0	8626	0.4570
0.6134	39.0	8853	0.4854
0.5028	40.0	9080	0.4299
0.532	41.0	9307	0.4615
0.5078	42.0	9534	0.3819
0.4925	43.0	9761	0.4125
0.5534	44.0	9988	0.3671
0.4713	45.0	10215	0.4092
0.4545	46.0	10442	0.3902
0.4698	47.0	10669	0.4401
0.4704	48.0	10896	0.4350
0.5163	49.0	11123	0.4403
0.4218	50.0	11350	0.3813
0.4748	51.0	11577	0.4023
0.4596	52.0	11804	0.4806
0.4481	53.0	12031	0.3865
0.4375	54.0	12258	0.4089
0.4349	55.0	12485	0.3971
0.4485	56.0	12712	0.3876
0.4465	57.0	12939	0.4128
0.4415	58.0	13166	0.3978
0.429	59.0	13393	0.4067
0.4481	60.0	13620	0.3908
0.4354	61.0	13847	0.3826
0.4784	62.0	14074	0.3713
0.5009	63.0	14301	0.5259
0.452	64.0	14528	0.3822
0.5041	65.0	14755	0.3504
0.4689	66.0	14982	0.4192
0.4493	67.0	15209	0.4303
0.4275	68.0	15436	0.4492
0.4221	69.0	15663	0.3754
0.4527	70.0	15890	0.4307
0.42	71.0	16117	0.3804
0.4278	72.0	16344	0.4012
0.4052	73.0	16571	0.3602
0.3848	74.0	16798	0.3234
0.3991	75.0	17025	0.3507
0.4159	76.0	17252	0.3879
0.4137	77.0	17479	0.3270
0.3947	78.0	17706	0.3435
0.3988	79.0	17933	0.3422
0.4099	80.0	18160	0.3981
0.4032	81.0	18387	0.3655
0.4673	82.0	18614	0.3388
0.4022	83.0	18841	0.3469
0.4083	84.0	19068	0.3364
0.396	85.0	19295	0.3861
0.4473	86.0	19522	0.4011
0.414	87.0	19749	0.3693
0.3862	88.0	19976	0.3205
0.3687	89.0	20203	0.3722
0.3992	90.0	20430	0.3564
0.3818	91.0	20657	0.3528
0.3749	92.0	20884	0.3331
0.4011	93.0	21111	0.4004
0.3934	94.0	21338	0.3044
0.3732	95.0	21565	0.3500
0.3492	96.0	21792	0.3433
0.3617	97.0	22019	0.3327
0.3634	98.0	22246	0.3333
0.3847	99.0	22473	0.3575
0.4043	100.0	22700	0.3728
0.3558	101.0	22927	0.3533
0.3883	102.0	23154	0.3247
0.3706	103.0	23381	0.2962
0.3729	104.0	23608	0.3108
0.3441	105.0	23835	0.3233
0.3603	106.0	24062	0.3462
0.3623	107.0	24289	0.2997
0.3421	108.0	24516	0.3299
0.3637	109.0	24743	0.3484
0.3665	110.0	24970	0.3698
0.3595	111.0	25197	0.3441
0.3417	112.0	25424	0.2829
0.3748	113.0	25651	0.3461
0.4033	114.0	25878	0.3252
0.5025	115.0	26105	0.5051
0.3699	116.0	26332	0.3165
0.3479	117.0	26559	0.3190
0.3518	118.0	26786	0.3047
0.3717	119.0	27013	0.2975
0.35	120.0	27240	0.3046
0.358	121.0	27467	0.2951
0.3441	122.0	27694	0.2870
0.3173	123.0	27921	0.2996
0.3482	124.0	28148	0.2838
0.3037	125.0	28375	0.3163
0.3489	126.0	28602	0.2669
0.3433	127.0	28829	0.2891
0.3372	128.0	29056	0.2884
0.3548	129.0	29283	0.2963
0.338	130.0	29510	0.3278
0.3153	131.0	29737	0.2764
0.3036	132.0	29964	0.2525
0.3294	133.0	30191	0.2831
0.3167	134.0	30418	0.2510
0.3303	135.0	30645	0.2840
0.359	136.0	30872	0.2621
0.3624	137.0	31099	0.2727
0.3107	138.0	31326	0.2560
0.3305	139.0	31553	0.2476
0.3135	140.0	31780	0.3402
0.3068	141.0	32007	0.2872
0.3238	142.0	32234	0.2983
0.317	143.0	32461	0.3080
0.322	144.0	32688	0.2679
0.3066	145.0	32915	0.2643
0.3169	146.0	33142	0.2449
0.2921	147.0	33369	0.2401
0.2836	148.0	33596	0.2810
0.3149	149.0	33823	0.2295
0.2954	150.0	34050	0.2378
0.299	151.0	34277	0.2547
0.3022	152.0	34504	0.2776
0.2851	153.0	34731	0.2969
0.3133	154.0	34958	0.2623
0.2726	155.0	35185	0.2551
0.2812	156.0	35412	0.2454
0.3117	157.0	35639	0.2448
0.279	158.0	35866	0.2197
0.3098	159.0	36093	0.2638
0.2917	160.0	36320	0.2343
0.2799	161.0	36547	0.2151
0.314	162.0	36774	0.2708
0.2561	163.0	37001	0.2209
0.2668	164.0	37228	0.2261
0.2785	165.0	37455	0.2457
0.2601	166.0	37682	0.2084
0.2577	167.0	37909	0.2282
0.274	168.0	38136	0.2628
0.275	169.0	38363	0.2333
0.2626	170.0	38590	0.2373
0.2494	171.0	38817	0.2240
0.2578	172.0	39044	0.2170
0.2431	173.0	39271	0.1988
0.2538	174.0	39498	0.2263
0.2495	175.0	39725	0.2004
0.2412	176.0	39952	0.2224
0.2512	177.0	40179	0.2080
0.2328	178.0	40406	0.2080
0.2351	179.0	40633	0.2310
0.2374	180.0	40860	0.1902
0.2402	181.0	41087	0.2019
0.2454	182.0	41314	0.2188
0.2333	183.0	41541	0.2099
0.2357	184.0	41768	0.2275
0.2392	185.0	41995	0.1843
0.2402	186.0	42222	0.1920
0.2405	187.0	42449	0.1825
0.2326	188.0	42676	0.2053
0.2511	189.0	42903	0.2389
0.2446	190.0	43130	0.1978
0.2258	191.0	43357	0.1838
0.2175	192.0	43584	0.2079
0.2306	193.0	43811	0.1968
0.2201	194.0	44038	0.2071
0.2238	195.0	44265	0.1976
0.2244	196.0	44492	0.2015
0.2191	197.0	44719	0.1924
0.2187	198.0	44946	0.2184
0.2176	199.0	45173	0.2039
0.2078	200.0	45400	0.1831
0.2025	201.0	45627	0.1873
0.2312	202.0	45854	0.2161
0.2195	203.0	46081	0.1859
0.2162	204.0	46308	0.2106
0.2154	205.0	46535	0.1864
0.2042	206.0	46762	0.2006
0.2224	207.0	46989	0.2014
0.2106	208.0	47216	0.2098
0.2021	209.0	47443	0.1884
0.2059	210.0	47670	0.1760
0.209	211.0	47897	0.1585
0.1958	212.0	48124	0.1593
0.2223	213.0	48351	0.1643
0.2103	214.0	48578	0.1682
0.2008	215.0	48805	0.1889
0.2	216.0	49032	0.1834
0.1899	217.0	49259	0.1810
0.2002	218.0	49486	0.1748
0.2013	219.0	49713	0.1842
0.1918	220.0	49940	0.1690
0.2005	221.0	50167	0.1858
0.199	222.0	50394	0.1771
0.1952	223.0	50621	0.1976
0.1997	224.0	50848	0.1886
0.203	225.0	51075	0.1662
0.1943	226.0	51302	0.1867
0.1921	227.0	51529	0.1713
0.1938	228.0	51756	0.1592
0.1977	229.0	51983	0.1518
0.1878	230.0	52210	0.1675
0.2012	231.0	52437	0.1728
0.1934	232.0	52664	0.1668
0.1801	233.0	52891	0.1866
0.1843	234.0	53118	0.1673
0.1936	235.0	53345	0.1735
0.1908	236.0	53572	0.1600
0.1963	237.0	53799	0.1577
0.1944	238.0	54026	0.1709
0.1915	239.0	54253	0.1847
0.1828	240.0	54480	0.1572
0.1847	241.0	54707	0.1561
0.1885	242.0	54934	0.1832
0.1823	243.0	55161	0.1654
0.1768	244.0	55388	0.1863
0.1815	245.0	55615	0.1635
0.1786	246.0	55842	0.1591
0.1875	247.0	56069	0.1576
0.1828	248.0	56296	0.1566
0.1894	249.0	56523	0.1620
0.1766	250.0	56750	0.1594
0.187	251.0	56977	0.1529
0.172	252.0	57204	0.1732
0.178	253.0	57431	0.1538
0.1836	254.0	57658	0.1622
0.1779	255.0	57885	0.1607
0.1703	256.0	58112	0.1602
0.1729	257.0	58339	0.1687
0.1879	258.0	58566	0.1549
0.1697	259.0	58793	0.1542
0.1703	260.0	59020	0.1511
0.1766	261.0	59247	0.1507
0.1692	262.0	59474	0.1582
0.1623	263.0	59701	0.1408
0.1699	264.0	59928	0.1539
0.1803	265.0	60155	0.1528
0.1765	266.0	60382	0.1550
0.1657	267.0	60609	0.1491
0.1693	268.0	60836	0.1455
0.171	269.0	61063	0.1474
0.1749	270.0	61290	0.1515
0.1699	271.0	61517	0.1469
0.1639	272.0	61744	0.1362
0.1723	273.0	61971	0.1439
0.1659	274.0	62198	0.1504
0.1723	275.0	62425	0.1501
0.1762	276.0	62652	0.1506
0.1733	277.0	62879	0.1476
0.1717	278.0	63106	0.1417
0.1712	279.0	63333	0.1380
0.1678	280.0	63560	0.1545
0.1631	281.0	63787	0.1464
0.1692	282.0	64014	0.1437
0.1664	283.0	64241	0.1445
0.1628	284.0	64468	0.1392
0.1739	285.0	64695	0.1399
0.1841	286.0	64922	0.1438
0.1617	287.0	65149	0.1433
0.1601	288.0	65376	0.1437
0.1556	289.0	65603	0.1470
0.1643	290.0	65830	0.1433
0.163	291.0	66057	0.1444
0.162	292.0	66284	0.1426
0.1698	293.0	66511	0.1434
0.1649	294.0	66738	0.1440
0.1662	295.0	66965	0.1435
0.162	296.0	67192	0.1437
0.1633	297.0	67419	0.1434
0.1771	298.0	67646	0.1432
0.1665	299.0	67873	0.1431
0.1648	300.0	68100	0.1431

Framework versions

• Transformers 4.45.1
• Pytorch 2.4.1+cu121
• Datasets 2.19.2
• Tokenizers 0.20.0