/opt/venv/lib/python3.10/site-packages/apex/transformer/functional/fused_rope.py:49: UserWarning: Aiter backend is selected for fused RoPE. This has lower precision. To disable aiter, export USE_ROCM_AITER_ROPE_BACKEND=0 warnings.warn("Aiter backend is selected for fused RoPE. This has lower precision. To disable aiter, export USE_ROCM_AITER_ROPE_BACKEND=0", UserWarning) /opt/venv/lib/python3.10/site-packages/timm/models/layers/__init__.py:49: FutureWarning: Importing from timm.models.layers is deprecated, please import via timm.layers warnings.warn(f"Importing from {__name__} is deprecated, please import via timm.layers", FutureWarning) /opt/venv/lib/python3.10/site-packages/torch/functional.py:554: UserWarning: torch.meshgrid: in an upcoming release, it will be required to pass the indexing argument. (Triggered internally at /pytorch/aten/src/ATen/native/TensorShape.cpp:4317.) return _VF.meshgrid(tensors, **kwargs) # type: ignore[attr-defined] ══════════════════════════════════════════════════════════════════════  AgriFM × PASTIS — Fold 5 | 2026-04-17 10:08:55 ══════════════════════════════════════════════════════════════════════ Device : VRAM : 191.7 GB Model size : small (~14M) AMP : True Batch size : 16 Epochs : 100 LR : 5e-05 Weight decay : 0.05 Warmup iters : 500 Augmentation : True (flip + rotate) Class weights : True Work dir : ./work_dirs/fold5_small ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Building Datasets ────────────────────────────────────────────────────────────────────── PASTIS fold=5 split=train: 1450 patches (augment=True) PASTIS fold=5 split=val: 487 patches (augment=False) PASTIS fold=5 split=test: 496 patches (augment=False) Train: 1450 Val: 487 Test: 496 Train batches: 90 Val batches: 31 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Building Model ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Total params : 39.6M Trainable params : 39.6M ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Computing Class Weights ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Class weights (fold=5, sampled 300 patches): Class Count Weight ────────────────────────────── ────────── ──────── Background 1642825 0.014 Meadow 1138636 0.020 Soft winter wheat 424417 0.054 Corn 621754 0.037 Winter barley 127908 0.178 Winter rapeseed 106032 0.214 Spring barley 37554 0.605 Sunflower 22312 1.018 Grapevine 33841 0.671 Beet 44520 0.510 Winter triticale 52622 0.432 Winter durum wheat 3598 6.313 Fruits vegetables flowers 23068 0.985 Potatoes 16585 1.370 Leguminous fodder 60374 0.376 Soybeans 83584 0.272 Orchard 7435 3.055 Mixed cereal 30483 0.745 Sorghum 10652 2.132 ══════════════════════════════════════════════════════════════════════  Training | 100 epochs | model=small (~14M) | fold=5 ══════════════════════════════════════════════════════════════════════ Training MIOpen(HIP): Error [Init] Not found :31-DeviceGroupedConvFwdMultipleABD_Xdl_CShuffle_V3<256, 128, 128, 64, Default, 32, 32, 2, 2, 8, 8, 8, 1, 1, BlkGemmPipelineScheduler: Intrawave, BlkGemmPipelineVersion: v3> [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=1.0169 lr=5.90e-06 eta=0:00:10 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.9093 lr=9.82e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.9093 time=0:00:19 Validating... MIOpen(HIP): Error [Init] Not found :31-DeviceGroupedConvFwdMultipleABD_Xdl_CShuffle_V3<256, 128, 128, 64, Default, 32, 32, 2, 2, 8, 8, 8, 1, 1, BlkGemmPipelineScheduler: Intrawave, BlkGemmPipelineVersion: v3> ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 001 / 100 | Elapsed: 0:00:27 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.9093 Val Loss 0.7666 ────────────────── ────────── OA   3.84% mIoU   2.58% mFscore   4.87% ★ mPrecision   7.41% mRecall   14.58% Kappa   2.28% ────────────────── ────────── Best mFscore 0.00% Val Time 6.6s ★ New best mFscore: 4.87% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.6840 lr=1.47e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.6372 lr=1.86e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.6372 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 002 / 100 | Elapsed: 0:00:46 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.6372 Val Loss 0.5683 ────────────────── ────────── OA   8.66% mIoU   5.32% mFscore   9.73% ★ mPrecision   9.50% mRecall   29.09% Kappa   7.18% ────────────────── ────────── Best mFscore 4.87% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 9.73% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.5564 lr=2.35e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.5324 lr=2.75e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.5324 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 003 / 100 | Elapsed: 0:01:05 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.5324 Val Loss 0.5168 ────────────────── ────────── OA   9.49% mIoU   6.67% mFscore   11.82% ★ mPrecision   12.89% mRecall   34.85% Kappa   8.07% ────────────────── ────────── Best mFscore 9.73% Val Time 3.8s ★ New best mFscore: 11.82% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.4595 lr=3.24e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.4567 lr=3.63e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.4567 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 004 / 100 | Elapsed: 0:01:25 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.4567 Val Loss 0.4640 ────────────────── ────────── OA   11.27% mIoU   9.70% mFscore   16.37% ★ mPrecision   18.30% mRecall   41.11% Kappa   9.91% ────────────────── ────────── Best mFscore 11.82% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 16.37% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.4345 lr=4.12e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.4413 lr=4.51e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.4413 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 005 / 100 | Elapsed: 0:01:44 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.4413 Val Loss 0.4460 ────────────────── ────────── OA   11.46% mIoU   11.69% mFscore   18.82% ★ mPrecision   22.89% mRecall   41.25% Kappa   10.16% ────────────────── ────────── Best mFscore 16.37% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 18.82% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.4351 lr=5.00e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.4154 lr=5.00e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.4154 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 006 / 100 | Elapsed: 0:02:04 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.4154 Val Loss 0.4360 ────────────────── ────────── OA   12.97% mIoU   10.54% mFscore   17.72% mPrecision   25.01% mRecall   42.90% Kappa   11.14% ────────────────── ────────── Best mFscore 18.82% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3873 lr=5.00e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3746 lr=5.00e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3746 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 007 / 100 | Elapsed: 0:02:23 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3746 Val Loss 0.4288 ────────────────── ────────── OA   16.28% mIoU   13.62% mFscore   22.34% ★ mPrecision   27.74% mRecall   47.86% Kappa   14.36% ────────────────── ────────── Best mFscore 18.82% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 22.34% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3634 lr=4.99e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3566 lr=4.99e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3566 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 008 / 100 | Elapsed: 0:02:42 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3566 Val Loss 0.3818 ────────────────── ────────── OA   19.72% mIoU   15.32% mFscore   25.11% ★ mPrecision   28.64% mRecall   51.72% Kappa   17.29% ────────────────── ────────── Best mFscore 22.34% Val Time 4.0s ★ New best mFscore: 25.11% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3313 lr=4.99e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3315 lr=4.98e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3315 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 009 / 100 | Elapsed: 0:03:02 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3315 Val Loss 0.3572 ────────────────── ────────── OA   23.30% mIoU   19.39% mFscore   30.21% ★ mPrecision   33.87% mRecall   53.58% Kappa   19.86% ────────────────── ────────── Best mFscore 25.11% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 30.21% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3223 lr=4.98e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3238 lr=4.97e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3238 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 010 / 100 | Elapsed: 0:03:21 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3238 Val Loss 0.4939 ────────────────── ────────── OA   20.27% mIoU   18.65% mFscore   29.25% mPrecision   34.12% mRecall   51.13% Kappa   17.52% ────────────────── ────────── Best mFscore 30.21% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3179 lr=4.97e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3157 lr=4.96e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3157 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 011 / 100 | Elapsed: 0:03:40 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3157 Val Loss 0.3661 ────────────────── ────────── OA   24.42% mIoU   20.25% mFscore   30.65% ★ mPrecision   32.08% mRecall   54.51% Kappa   21.51% ────────────────── ────────── Best mFscore 30.21% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 30.65% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.3048 lr=4.95e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.3062 lr=4.94e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.3062 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 012 / 100 | Elapsed: 0:04:00 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.3062 Val Loss 0.3400 ────────────────── ────────── OA   25.10% mIoU   21.31% mFscore   31.92% ★ mPrecision   35.16% mRecall   54.92% Kappa   22.04% ────────────────── ────────── Best mFscore 30.65% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 31.92% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2828 lr=4.93e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2964 lr=4.93e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2964 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 013 / 100 | Elapsed: 0:04:19 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2964 Val Loss 0.3635 ────────────────── ────────── OA   23.00% mIoU   18.76% mFscore   29.70% mPrecision   32.78% mRecall   53.91% Kappa   20.08% ────────────────── ────────── Best mFscore 31.92% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2705 lr=4.91e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2743 lr=4.90e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2743 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 014 / 100 | Elapsed: 0:04:38 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2743 Val Loss 0.3500 ────────────────── ────────── OA   33.66% mIoU   25.51% mFscore   37.17% ★ mPrecision   37.34% mRecall   58.82% Kappa   29.27% ────────────────── ────────── Best mFscore 31.92% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 37.17% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2488 lr=4.89e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2588 lr=4.88e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2588 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 015 / 100 | Elapsed: 0:04:58 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2588 Val Loss 0.3663 ────────────────── ────────── OA   35.18% mIoU   25.93% mFscore   38.04% ★ mPrecision   38.24% mRecall   58.74% Kappa   30.14% ────────────────── ────────── Best mFscore 37.17% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 38.04% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2558 lr=4.87e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2591 lr=4.85e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2591 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 016 / 100 | Elapsed: 0:05:17 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2591 Val Loss 0.3457 ────────────────── ────────── OA   36.37% mIoU   26.29% mFscore   38.36% ★ mPrecision   38.42% mRecall   58.95% Kappa   31.04% ────────────────── ────────── Best mFscore 38.04% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 38.36% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2384 lr=4.84e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2435 lr=4.82e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2435 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 017 / 100 | Elapsed: 0:05:37 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2435 Val Loss 0.3454 ────────────────── ────────── OA   35.70% mIoU   25.54% mFscore   37.95% mPrecision   37.08% mRecall   59.91% Kappa   30.87% ────────────────── ────────── Best mFscore 38.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2461 lr=4.81e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2411 lr=4.79e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2411 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 018 / 100 | Elapsed: 0:05:56 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2411 Val Loss 0.3398 ────────────────── ────────── OA   31.91% mIoU   23.07% mFscore   35.07% mPrecision   36.98% mRecall   57.73% Kappa   27.23% ────────────────── ────────── Best mFscore 38.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2304 lr=4.77e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2366 lr=4.76e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2366 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 019 / 100 | Elapsed: 0:06:15 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2366 Val Loss 0.3246 ────────────────── ────────── OA   36.11% mIoU   26.92% mFscore   39.24% ★ mPrecision   39.42% mRecall   60.58% Kappa   31.11% ────────────────── ────────── Best mFscore 38.36% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 39.24% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2149 lr=4.74e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2167 lr=4.72e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2167 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 020 / 100 | Elapsed: 0:06:34 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2167 Val Loss 0.3262 ────────────────── ────────── OA   38.89% mIoU   28.07% mFscore   40.32% ★ mPrecision   39.19% mRecall   62.24% Kappa   33.84% ────────────────── ────────── Best mFscore 39.24% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 40.32% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2207 lr=4.70e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2200 lr=4.68e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2200 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 021 / 100 | Elapsed: 0:06:54 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2200 Val Loss 0.3503 ────────────────── ────────── OA   38.78% mIoU   26.68% mFscore   39.30% mPrecision   39.05% mRecall   61.28% Kappa   33.05% ────────────────── ────────── Best mFscore 40.32% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2162 lr=4.66e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2196 lr=4.64e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2196 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 022 / 100 | Elapsed: 0:07:13 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2196 Val Loss 0.3382 ────────────────── ────────── OA   37.54% mIoU   28.62% mFscore   40.93% ★ mPrecision   40.25% mRecall   61.95% Kappa   32.53% ────────────────── ────────── Best mFscore 40.32% Val Time 4.0s ★ New best mFscore: 40.93% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2014 lr=4.62e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.2098 lr=4.60e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.2098 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 023 / 100 | Elapsed: 0:07:33 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.2098 Val Loss 0.3444 ────────────────── ────────── OA   43.21% mIoU   30.50% mFscore   43.48% ★ mPrecision   41.36% mRecall   63.18% Kappa   37.21% ────────────────── ────────── Best mFscore 40.93% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 43.48% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.2084 lr=4.57e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1991 lr=4.55e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1991 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 024 / 100 | Elapsed: 0:07:52 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1991 Val Loss 0.3626 ────────────────── ────────── OA   41.44% mIoU   28.87% mFscore   41.47% mPrecision   40.84% mRecall   62.44% Kappa   35.46% ────────────────── ────────── Best mFscore 43.48% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1728 lr=4.53e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1908 lr=4.51e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1908 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 025 / 100 | Elapsed: 0:08:11 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1908 Val Loss 0.3318 ────────────────── ────────── OA   43.43% mIoU   29.78% mFscore   42.30% mPrecision   40.99% mRecall   63.52% Kappa   37.29% ────────────────── ────────── Best mFscore 43.48% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1853 lr=4.48e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1896 lr=4.45e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1896 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 026 / 100 | Elapsed: 0:08:30 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1896 Val Loss 0.3496 ────────────────── ────────── OA   45.11% mIoU   30.53% mFscore   43.46% mPrecision   40.88% mRecall   63.42% Kappa   39.25% ────────────────── ────────── Best mFscore 43.48% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1790 lr=4.43e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1821 lr=4.40e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1821 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 027 / 100 | Elapsed: 0:08:49 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1821 Val Loss 0.3569 ────────────────── ────────── OA   47.08% mIoU   32.32% mFscore   45.18% ★ mPrecision   42.33% mRecall   65.31% Kappa   40.82% ────────────────── ────────── Best mFscore 43.48% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 45.18% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1772 lr=4.37e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1739 lr=4.35e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1739 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 028 / 100 | Elapsed: 0:09:09 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1739 Val Loss 0.3843 ────────────────── ────────── OA   42.67% mIoU   29.26% mFscore   42.04% mPrecision   40.22% mRecall   63.82% Kappa   36.80% ────────────────── ────────── Best mFscore 45.18% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1681 lr=4.32e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1679 lr=4.29e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1679 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 029 / 100 | Elapsed: 0:09:28 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1679 Val Loss 0.3706 ────────────────── ────────── OA   47.12% mIoU   31.52% mFscore   44.58% mPrecision   41.95% mRecall   65.10% Kappa   40.74% ────────────────── ────────── Best mFscore 45.18% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1685 lr=4.26e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1686 lr=4.23e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1686 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 030 / 100 | Elapsed: 0:09:47 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1686 Val Loss 0.3594 ────────────────── ────────── OA   46.44% mIoU   32.35% mFscore   45.28% ★ mPrecision   44.05% mRecall   64.56% Kappa   39.89% ────────────────── ────────── Best mFscore 45.18% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 45.28% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1712 lr=4.20e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1736 lr=4.17e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1736 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 031 / 100 | Elapsed: 0:10:06 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1736 Val Loss 0.3546 ────────────────── ────────── OA   48.16% mIoU   33.86% mFscore   46.67% ★ mPrecision   44.05% mRecall   64.95% Kappa   41.89% ────────────────── ────────── Best mFscore 45.28% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 46.67% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1527 lr=4.14e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1564 lr=4.11e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1564 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 032 / 100 | Elapsed: 0:10:26 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1564 Val Loss 0.3501 ────────────────── ────────── OA   50.07% mIoU   32.66% mFscore   46.03% mPrecision   42.27% mRecall   67.13% Kappa   43.47% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.67% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1519 lr=4.08e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1603 lr=4.05e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1603 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 033 / 100 | Elapsed: 0:10:45 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1603 Val Loss 0.3458 ────────────────── ────────── OA   44.27% mIoU   30.29% mFscore   43.05% mPrecision   40.88% mRecall   64.84% Kappa   38.14% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.67% Val Time 4.1s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1451 lr=4.01e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1504 lr=3.98e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1504 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 034 / 100 | Elapsed: 0:11:04 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1504 Val Loss 0.3515 ────────────────── ────────── OA   50.52% mIoU   33.69% mFscore   46.89% ★ mPrecision   43.23% mRecall   67.19% Kappa   43.95% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.67% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 46.89% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1518 lr=3.95e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1522 lr=3.92e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1522 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 035 / 100 | Elapsed: 0:11:23 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1522 Val Loss 0.3732 ────────────────── ────────── OA   49.67% mIoU   32.98% mFscore   46.40% mPrecision   42.61% mRecall   66.09% Kappa   42.94% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.89% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1399 lr=3.88e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1429 lr=3.85e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1429 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 036 / 100 | Elapsed: 0:11:42 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1429 Val Loss 0.3679 ────────────────── ────────── OA   51.68% mIoU   32.95% mFscore   46.12% mPrecision   42.65% mRecall   65.51% Kappa   44.85% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.89% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1415 lr=3.81e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1439 lr=3.78e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1439 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 037 / 100 | Elapsed: 0:12:01 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1439 Val Loss 0.3780 ────────────────── ────────── OA   53.48% mIoU   35.25% mFscore   48.39% ★ mPrecision   44.26% mRecall   67.77% Kappa   46.64% ────────────────── ────────── Best mFscore 46.89% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 48.39% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1412 lr=3.74e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1405 lr=3.71e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1405 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 038 / 100 | Elapsed: 0:12:21 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1405 Val Loss 0.3848 ────────────────── ────────── OA   54.33% mIoU   36.00% mFscore   49.48% ★ mPrecision   44.53% mRecall   67.41% Kappa   47.35% ────────────────── ────────── Best mFscore 48.39% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 49.48% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1412 lr=3.67e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1344 lr=3.63e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1344 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 039 / 100 | Elapsed: 0:12:40 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1344 Val Loss 0.3907 ────────────────── ────────── OA   53.11% mIoU   35.15% mFscore   48.50% mPrecision   43.92% mRecall   67.28% Kappa   46.52% ────────────────── ────────── Best mFscore 49.48% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1344 lr=3.59e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1321 lr=3.56e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1321 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 040 / 100 | Elapsed: 0:12:59 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1321 Val Loss 0.3992 ────────────────── ────────── OA   57.46% mIoU   37.35% mFscore   50.77% ★ mPrecision   46.10% mRecall   67.89% Kappa   50.46% ────────────────── ────────── Best mFscore 49.48% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 50.77% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1276 lr=3.52e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1293 lr=3.49e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1293 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 041 / 100 | Elapsed: 0:13:19 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1293 Val Loss 0.3848 ────────────────── ────────── OA   54.73% mIoU   36.39% mFscore   49.61% mPrecision   46.85% mRecall   66.97% Kappa   47.69% ────────────────── ────────── Best mFscore 50.77% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1273 lr=3.44e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1270 lr=3.41e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1270 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 042 / 100 | Elapsed: 0:13:38 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1270 Val Loss 0.3750 ────────────────── ────────── OA   55.64% mIoU   35.21% mFscore   48.44% mPrecision   43.87% mRecall   67.42% Kappa   48.58% ────────────────── ────────── Best mFscore 50.77% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1221 lr=3.37e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1222 lr=3.33e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1222 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 043 / 100 | Elapsed: 0:13:57 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1222 Val Loss 0.3959 ────────────────── ────────── OA   56.69% mIoU   37.62% mFscore   50.84% ★ mPrecision   47.06% mRecall   67.33% Kappa   49.67% ────────────────── ────────── Best mFscore 50.77% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 50.84% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1132 lr=3.29e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1168 lr=3.26e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1168 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 044 / 100 | Elapsed: 0:14:17 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1168 Val Loss 0.3729 ────────────────── ────────── OA   57.00% mIoU   37.62% mFscore   51.33% ★ mPrecision   46.91% mRecall   68.95% Kappa   49.88% ────────────────── ────────── Best mFscore 50.84% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 51.33% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1133 lr=3.21e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1143 lr=3.18e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1143 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 045 / 100 | Elapsed: 0:14:36 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1143 Val Loss 0.3968 ────────────────── ────────── OA   53.42% mIoU   34.87% mFscore   48.38% mPrecision   44.83% mRecall   67.22% Kappa   46.25% ────────────────── ────────── Best mFscore 51.33% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1106 lr=3.13e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1120 lr=3.10e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1120 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 046 / 100 | Elapsed: 0:14:55 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1120 Val Loss 0.3958 ────────────────── ────────── OA   54.21% mIoU   36.09% mFscore   49.78% mPrecision   45.07% mRecall   67.22% Kappa   47.54% ────────────────── ────────── Best mFscore 51.33% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1127 lr=3.05e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1088 lr=3.02e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1088 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 047 / 100 | Elapsed: 0:15:14 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1088 Val Loss 0.3915 ────────────────── ────────── OA   57.45% mIoU   38.41% mFscore   52.04% ★ mPrecision   46.95% mRecall   68.74% Kappa   50.43% ────────────────── ────────── Best mFscore 51.33% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 52.04% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1080 lr=2.97e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1082 lr=2.94e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1082 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 048 / 100 | Elapsed: 0:15:34 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1082 Val Loss 0.3998 ────────────────── ────────── OA   57.54% mIoU   37.00% mFscore   50.56% mPrecision   45.29% mRecall   69.24% Kappa   50.44% ────────────────── ────────── Best mFscore 52.04% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1009 lr=2.89e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1009 lr=2.86e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1009 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 049 / 100 | Elapsed: 0:15:53 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1009 Val Loss 0.4085 ────────────────── ────────── OA   60.40% mIoU   38.85% mFscore   52.21% ★ mPrecision   47.40% mRecall   68.56% Kappa   53.08% ────────────────── ────────── Best mFscore 52.04% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 52.21% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.1008 lr=2.81e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0992 lr=2.78e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0992 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 050 / 100 | Elapsed: 0:16:12 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0992 Val Loss 0.3974 ────────────────── ────────── OA   58.35% mIoU   37.89% mFscore   51.47% mPrecision   46.21% mRecall   68.91% Kappa   51.36% ────────────────── ────────── Best mFscore 52.21% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0975 lr=2.73e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0994 lr=2.69e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0994 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 051 / 100 | Elapsed: 0:16:32 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0994 Val Loss 0.4259 ────────────────── ────────── OA   60.13% mIoU   39.64% mFscore   53.11% ★ mPrecision   48.47% mRecall   68.61% Kappa   52.85% ────────────────── ────────── Best mFscore 52.21% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 53.11% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0977 lr=2.65e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.1009 lr=2.61e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.1009 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 052 / 100 | Elapsed: 0:16:51 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.1009 Val Loss 0.3958 ────────────────── ────────── OA   57.97% mIoU   37.36% mFscore   50.86% mPrecision   45.88% mRecall   68.86% Kappa   50.63% ────────────────── ────────── Best mFscore 53.11% Val Time 3.8s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0961 lr=2.57e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0967 lr=2.53e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0967 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 053 / 100 | Elapsed: 0:17:10 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0967 Val Loss 0.4270 ────────────────── ────────── OA   58.63% mIoU   38.37% mFscore   51.77% mPrecision   46.77% mRecall   68.70% Kappa   51.60% ────────────────── ────────── Best mFscore 53.11% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0935 lr=2.49e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0923 lr=2.45e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0923 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 054 / 100 | Elapsed: 0:17:29 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0923 Val Loss 0.4446 ────────────────── ────────── OA   62.65% mIoU   40.61% mFscore   54.42% ★ mPrecision   48.98% mRecall   69.51% Kappa   55.38% ────────────────── ────────── Best mFscore 53.11% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 54.42% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0968 lr=2.41e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0932 lr=2.37e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0932 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 055 / 100 | Elapsed: 0:17:49 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0932 Val Loss 0.4378 ────────────────── ────────── OA   60.63% mIoU   39.08% mFscore   52.88% mPrecision   46.97% mRecall   69.39% Kappa   53.60% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0898 lr=2.32e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0901 lr=2.29e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0901 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 056 / 100 | Elapsed: 0:18:08 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0901 Val Loss 0.4299 ────────────────── ────────── OA   60.19% mIoU   39.49% mFscore   52.92% mPrecision   47.69% mRecall   69.17% Kappa   53.07% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0833 lr=2.24e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0862 lr=2.21e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0862 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 057 / 100 | Elapsed: 0:18:27 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0862 Val Loss 0.4314 ────────────────── ────────── OA   59.27% mIoU   39.35% mFscore   53.04% mPrecision   47.77% mRecall   69.30% Kappa   52.28% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0874 lr=2.16e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0865 lr=2.13e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0865 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 058 / 100 | Elapsed: 0:18:46 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0865 Val Loss 0.4204 ────────────────── ────────── OA   61.71% mIoU   40.25% mFscore   53.72% mPrecision   48.48% mRecall   69.07% Kappa   54.61% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0842 lr=2.08e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0816 lr=2.05e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0816 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 059 / 100 | Elapsed: 0:19:05 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0816 Val Loss 0.4484 ────────────────── ────────── OA   59.79% mIoU   39.35% mFscore   52.81% mPrecision   47.52% mRecall   69.22% Kappa   52.76% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0819 lr=2.00e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0835 lr=1.97e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0835 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 060 / 100 | Elapsed: 0:19:24 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0835 Val Loss 0.4536 ────────────────── ────────── OA   61.31% mIoU   38.81% mFscore   52.35% mPrecision   46.66% mRecall   69.09% Kappa   54.10% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0791 lr=1.92e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0813 lr=1.89e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0813 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 061 / 100 | Elapsed: 0:19:43 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0813 Val Loss 0.4746 ────────────────── ────────── OA   62.54% mIoU   40.20% mFscore   53.85% mPrecision   48.24% mRecall   68.92% Kappa   55.34% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0771 lr=1.84e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0784 lr=1.81e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0784 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 062 / 100 | Elapsed: 0:20:02 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0784 Val Loss 0.4353 ────────────────── ────────── OA   61.49% mIoU   40.74% mFscore   54.45% ★ mPrecision   49.05% mRecall   70.05% Kappa   54.40% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.42% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 54.45% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0775 lr=1.77e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0755 lr=1.73e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0755 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 063 / 100 | Elapsed: 0:20:22 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0755 Val Loss 0.4359 ────────────────── ────────── OA   63.09% mIoU   41.52% mFscore   55.15% ★ mPrecision   49.72% mRecall   69.88% Kappa   55.83% ────────────────── ────────── Best mFscore 54.45% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 55.15% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0743 lr=1.69e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0749 lr=1.66e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0749 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 064 / 100 | Elapsed: 0:20:41 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0749 Val Loss 0.4632 ────────────────── ────────── OA   61.96% mIoU   41.16% mFscore   54.85% mPrecision   49.39% mRecall   69.95% Kappa   54.89% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.15% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0728 lr=1.61e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0731 lr=1.58e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0731 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 065 / 100 | Elapsed: 0:21:00 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0731 Val Loss 0.4885 ────────────────── ────────── OA   64.22% mIoU   41.79% mFscore   55.52% ★ mPrecision   49.96% mRecall   69.51% Kappa   56.96% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.15% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 55.52% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0719 lr=1.54e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0703 lr=1.51e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0703 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 066 / 100 | Elapsed: 0:21:20 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0703 Val Loss 0.4809 ────────────────── ────────── OA   63.86% mIoU   42.09% mFscore   55.91% ★ mPrecision   50.51% mRecall   69.62% Kappa   56.73% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.52% Val Time 4.0s ★ New best mFscore: 55.91% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0698 lr=1.47e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0703 lr=1.43e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0703 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 067 / 100 | Elapsed: 0:21:39 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0703 Val Loss 0.4813 ────────────────── ────────── OA   63.77% mIoU   41.48% mFscore   55.14% mPrecision   49.53% mRecall   69.48% Kappa   56.58% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.91% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0688 lr=1.39e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0692 lr=1.36e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0692 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 068 / 100 | Elapsed: 0:21:58 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0692 Val Loss 0.4722 ────────────────── ────────── OA   64.56% mIoU   41.42% mFscore   55.15% mPrecision   49.44% mRecall   69.62% Kappa   57.36% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.91% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0709 lr=1.32e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0710 lr=1.29e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0710 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 069 / 100 | Elapsed: 0:22:18 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0710 Val Loss 0.5008 ────────────────── ────────── OA   64.58% mIoU   42.71% mFscore   56.36% ★ mPrecision   51.34% mRecall   68.96% Kappa   57.35% ────────────────── ────────── Best mFscore 55.91% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 56.36% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0700 lr=1.25e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0680 lr=1.22e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0680 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 070 / 100 | Elapsed: 0:22:37 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0680 Val Loss 0.4836 ────────────────── ────────── OA   64.47% mIoU   41.69% mFscore   55.33% mPrecision   49.68% mRecall   69.55% Kappa   57.29% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0646 lr=1.18e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0654 lr=1.15e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0654 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 071 / 100 | Elapsed: 0:22:56 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0654 Val Loss 0.4857 ────────────────── ────────── OA   64.42% mIoU   41.56% mFscore   55.33% mPrecision   49.60% mRecall   69.54% Kappa   57.23% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0628 lr=1.12e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0634 lr=1.09e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0634 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 072 / 100 | Elapsed: 0:23:15 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0634 Val Loss 0.5177 ────────────────── ────────── OA   64.73% mIoU   41.53% mFscore   55.32% mPrecision   49.40% mRecall   69.43% Kappa   57.56% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0661 lr=1.05e-05 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0662 lr=1.02e-05 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0662 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 073 / 100 | Elapsed: 0:23:34 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0662 Val Loss 0.4972 ────────────────── ────────── OA   64.26% mIoU   41.56% mFscore   55.31% mPrecision   49.71% mRecall   69.58% Kappa   57.10% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0659 lr=9.88e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0634 lr=9.61e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0634 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 074 / 100 | Elapsed: 0:23:54 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0634 Val Loss 0.4917 ────────────────── ────────── OA   64.06% mIoU   41.66% mFscore   55.28% mPrecision   49.68% mRecall   69.53% Kappa   56.90% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0621 lr=9.26e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0621 lr=8.99e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0621 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 075 / 100 | Elapsed: 0:24:13 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0621 Val Loss 0.5098 ────────────────── ────────── OA   64.60% mIoU   42.00% mFscore   55.72% mPrecision   50.15% mRecall   69.70% Kappa   57.43% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0605 lr=8.66e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0614 lr=8.40e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0614 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 076 / 100 | Elapsed: 0:24:32 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0614 Val Loss 0.5125 ────────────────── ────────── OA   64.44% mIoU   41.75% mFscore   55.46% mPrecision   49.77% mRecall   69.98% Kappa   57.29% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0584 lr=8.08e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0603 lr=7.83e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0603 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 077 / 100 | Elapsed: 0:24:51 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0603 Val Loss 0.5269 ────────────────── ────────── OA   65.11% mIoU   41.97% mFscore   55.88% mPrecision   50.10% mRecall   69.53% Kappa   57.90% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0604 lr=7.52e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0592 lr=7.27e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0592 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 078 / 100 | Elapsed: 0:25:10 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0592 Val Loss 0.5129 ────────────────── ────────── OA   64.78% mIoU   41.59% mFscore   55.45% mPrecision   49.58% mRecall   69.76% Kappa   57.65% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0585 lr=6.97e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0580 lr=6.74e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0580 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 079 / 100 | Elapsed: 0:25:29 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0580 Val Loss 0.5199 ────────────────── ────────── OA   65.33% mIoU   42.12% mFscore   55.91% mPrecision   50.11% mRecall   69.68% Kappa   58.07% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.8s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0545 lr=6.45e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0582 lr=6.22e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0582 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 080 / 100 | Elapsed: 0:25:48 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0582 Val Loss 0.5448 ────────────────── ────────── OA   65.47% mIoU   42.08% mFscore   55.84% mPrecision   50.10% mRecall   69.36% Kappa   58.16% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0561 lr=5.95e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0571 lr=5.73e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0571 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 081 / 100 | Elapsed: 0:26:07 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0571 Val Loss 0.5364 ────────────────── ────────── OA   65.85% mIoU   42.72% mFscore   56.46% ★ mPrecision   50.99% mRecall   69.32% Kappa   58.65% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.36% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 56.46% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0544 lr=5.47e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0560 lr=5.26e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0560 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 082 / 100 | Elapsed: 0:26:26 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0560 Val Loss 0.5177 ────────────────── ────────── OA   65.59% mIoU   42.36% mFscore   56.11% mPrecision   50.37% mRecall   69.86% Kappa   58.41% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.46% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0583 lr=5.01e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0563 lr=4.81e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0563 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 083 / 100 | Elapsed: 0:26:45 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0563 Val Loss 0.5201 ────────────────── ────────── OA   66.33% mIoU   42.63% mFscore   56.43% mPrecision   50.83% mRecall   69.52% Kappa   59.03% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.46% Val Time 3.8s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0523 lr=4.57e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0549 lr=4.39e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0549 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 084 / 100 | Elapsed: 0:27:04 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0549 Val Loss 0.5317 ────────────────── ────────── OA   66.00% mIoU   42.60% mFscore   56.49% ★ mPrecision   50.84% mRecall   69.57% Kappa   58.76% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.46% Val Time 3.8s ★ New best mFscore: 56.49% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0554 lr=4.16e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0544 lr=3.99e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0544 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 085 / 100 | Elapsed: 0:27:24 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0544 Val Loss 0.5471 ────────────────── ────────── OA   66.21% mIoU   42.45% mFscore   56.23% mPrecision   50.46% mRecall   69.39% Kappa   59.02% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.49% Val Time 3.8s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0574 lr=3.77e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0554 lr=3.61e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0554 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 086 / 100 | Elapsed: 0:27:43 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0554 Val Loss 0.5406 ────────────────── ────────── OA   66.34% mIoU   42.76% mFscore   56.63% ★ mPrecision   50.85% mRecall   69.80% Kappa   59.12% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.49% Val Time 3.8s ★ New best mFscore: 56.63% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0560 lr=3.41e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0538 lr=3.26e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0538 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 087 / 100 | Elapsed: 0:28:02 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0538 Val Loss 0.5529 ────────────────── ────────── OA   66.47% mIoU   42.55% mFscore   56.38% mPrecision   50.49% mRecall   69.53% Kappa   59.30% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.63% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0512 lr=3.07e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0535 lr=2.93e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0535 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 088 / 100 | Elapsed: 0:28:21 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0535 Val Loss 0.5512 ────────────────── ────────── OA   66.39% mIoU   42.71% mFscore   56.49% mPrecision   50.75% mRecall   69.59% Kappa   59.16% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.63% Val Time 3.8s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0530 lr=2.75e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0532 lr=2.62e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0532 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 089 / 100 | Elapsed: 0:28:40 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0532 Val Loss 0.5414 ────────────────── ────────── OA   65.74% mIoU   42.30% mFscore   56.11% mPrecision   50.40% mRecall   69.53% Kappa   58.55% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.63% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0511 lr=2.46e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0529 lr=2.34e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0529 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 090 / 100 | Elapsed: 0:28:59 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0529 Val Loss 0.5479 ────────────────── ────────── OA   66.27% mIoU   42.52% mFscore   56.38% mPrecision   50.69% mRecall   69.42% Kappa   59.05% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.63% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0531 lr=2.20e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0529 lr=2.09e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0529 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 091 / 100 | Elapsed: 0:29:18 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0529 Val Loss 0.5639 ────────────────── ────────── OA   66.82% mIoU   42.97% mFscore   56.82% ★ mPrecision   51.16% mRecall   69.42% Kappa   59.64% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.63% Val Time 3.8s ★ New best mFscore: 56.82% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0512 lr=1.96e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0515 lr=1.86e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0515 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 092 / 100 | Elapsed: 0:29:38 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0515 Val Loss 0.5644 ────────────────── ────────── OA   66.79% mIoU   42.78% mFscore   56.65% mPrecision   50.89% mRecall   69.41% Kappa   59.60% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.82% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0512 lr=1.75e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0521 lr=1.66e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0521 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 093 / 100 | Elapsed: 0:29:57 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0521 Val Loss 0.5689 ────────────────── ────────── OA   66.29% mIoU   42.74% mFscore   56.53% mPrecision   50.87% mRecall   69.37% Kappa   59.11% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.82% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0527 lr=1.56e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0523 lr=1.49e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0523 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 094 / 100 | Elapsed: 0:30:16 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0523 Val Loss 0.5571 ────────────────── ────────── OA   67.02% mIoU   42.83% mFscore   56.70% mPrecision   50.89% mRecall   69.48% Kappa   59.80% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.82% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0517 lr=1.40e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0518 lr=1.34e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0518 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 095 / 100 | Elapsed: 0:30:35 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0518 Val Loss 0.5690 ────────────────── ────────── OA   66.67% mIoU   42.94% mFscore   56.77% mPrecision   51.11% mRecall   69.43% Kappa   59.48% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.82% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0502 lr=1.27e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0512 lr=1.22e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0512 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 096 / 100 | Elapsed: 0:30:54 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0512 Val Loss 0.5629 ────────────────── ────────── OA   66.68% mIoU   43.03% mFscore   56.85% ★ mPrecision   51.21% mRecall   69.48% Kappa   59.50% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.82% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 56.85% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0504 lr=1.16e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0508 lr=1.12e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0508 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 097 / 100 | Elapsed: 0:31:14 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0508 Val Loss 0.5547 ────────────────── ────────── OA   66.53% mIoU   42.95% mFscore   56.82% mPrecision   51.17% mRecall   69.50% Kappa   59.35% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.85% Val Time 4.0s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0519 lr=1.08e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0520 lr=1.05e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0520 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 098 / 100 | Elapsed: 0:31:33 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0520 Val Loss 0.5641 ────────────────── ────────── OA   66.86% mIoU   43.04% mFscore   56.86% ★ mPrecision   51.21% mRecall   69.36% Kappa   59.67% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.85% Val Time 3.9s ★ New best mFscore: 56.86% → saved best_model.pth Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0489 lr=1.03e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0506 lr=1.01e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0506 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 099 / 100 | Elapsed: 0:31:53 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0506 Val Loss 0.5691 ────────────────── ────────── OA   66.63% mIoU   42.55% mFscore   56.43% mPrecision   50.58% mRecall   69.36% Kappa   59.44% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.86% Val Time 3.9s Training [██████████████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 55.6% iter 50/90 loss=0.0510 lr=1.00e-06 eta=0:00:06 [████████████████████████████████████████] 100.0% iter 90/90 loss=0.0509 lr=1.00e-06 eta=0:00:00 Done: avg_loss=0.0509 time=0:00:14 Validating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Epoch 100 / 100 | Elapsed: 0:32:12 ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── Train Loss 0.0509 Val Loss 0.5763 ────────────────── ────────── OA   67.47% mIoU   43.20% mFscore   57.09% ★ mPrecision   51.42% mRecall   69.28% Kappa   60.24% ────────────────── ────────── Best mFscore 56.86% Val Time 4.0s ★ New best mFscore: 57.09% → saved best_model.pth ══════════════════════════════════════════════════════════════════════  Final Test Evaluation ══════════════════════════════════════════════════════════════════════ Testidating... ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Final Test Results ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Metric Value ────────────────── ────────── OA   66.41% mIoU   42.58% mFscore   56.49% mPrecision   51.24% mRecall   68.72% Kappa   58.99% ────────────────── ────────── Test Loss 0.6047 Total Time 0:32:19 ──────────────────────────────────────────────────────────────────────  Per-Class IoU (Test) ────────────────────────────────────────────────────────────────────── Class IoU Bar ────────────────────────────── ─────── ──────────────────── Background 49.83% █████████ Meadow 55.29% ███████████ Soft winter wheat 73.37% ██████████████ Corn 74.60% ██████████████ Winter barley 56.94% ███████████ Winter rapeseed 72.90% ██████████████ Spring barley 33.97% ██████ Sunflower 50.59% ██████████ Grapevine 34.60% ██████ Beet 73.78% ██████████████ Winter triticale 19.32% ███ Winter durum wheat 39.38% ███████ Fruits vegetables flowers 21.97% ████ Potatoes 29.07% █████ Leguminous fodder 18.12% ███ Soybeans 59.49% ███████████ Orchard 13.14% ██ Mixed cereal 13.02% ██ Sorghum 19.68% ███ All results saved to: ./work_dirs/fold5_small training_log.txt — full training log log.json — per-epoch metrics test_results.json — final test + per-class IoU best_model.pth — best checkpoint (by val mFscore) latest.pth — last epoch checkpoint args.json — training configuration