Hugging Face's logo

jt5d
/
scene_segmentation

Transformers
TensorFlow
segformer
generated_from_keras_callback
Model card Files
xet
Community
jt5d commited on
Commit
44330b9
·
1 Parent(s): 29dd0d9

Training in progress epoch 9

Browse files
Files changed (2) hide show
  1. README.md +25 -24
  2. tf_model.h5 +1 -1
README.md CHANGED
@@ -16,18 +16,18 @@ probably proofread and complete it, then remove this comment. -->
16
 
17
  This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on an unknown dataset.
18
  It achieves the following results on the evaluation set:
19
- - Train Loss: 4.0244
20
- - Validation Loss: 4.2900
21
- - Validation Mean Iou: 0.0166
22
- - Validation Mean Accuracy: 0.0568
23
- - Validation Overall Accuracy: 0.1697
24
- - Validation Accuracy Wall: 0.0196
25
- - Validation Accuracy Building: 0.6099
26
  - Validation Accuracy Sky: 0.0
27
- - Validation Accuracy Floor: 0.0020
28
- - Validation Accuracy Tree: 0.6038
29
- - Validation Accuracy Ceiling: 0.0671
30
- - Validation Accuracy Road: 0.5433
31
  - Validation Accuracy Bed : nan
32
  - Validation Accuracy Windowpane: nan
33
  - Validation Accuracy Grass: nan
@@ -35,7 +35,7 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
35
  - Validation Accuracy Sidewalk: 0.0
36
  - Validation Accuracy Person: nan
37
  - Validation Accuracy Earth: 0.0
38
- - Validation Accuracy Door: 0.0854
39
  - Validation Accuracy Table: 0.0
40
  - Validation Accuracy Mountain: 0.0
41
  - Validation Accuracy Plant: 0.0
@@ -62,7 +62,7 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
62
  - Validation Accuracy Railing: nan
63
  - Validation Accuracy Cushion: nan
64
  - Validation Accuracy Base: nan
65
- - Validation Accuracy Box: 0.0
66
  - Validation Accuracy Column: 0.0
67
  - Validation Accuracy Signboard: nan
68
  - Validation Accuracy Chest of drawers: nan
@@ -171,21 +171,21 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
171
  - Validation Accuracy Glass: nan
172
  - Validation Accuracy Clock: nan
173
  - Validation Accuracy Flag: nan
174
- - Validation Iou Wall: 0.0186
175
- - Validation Iou Building: 0.1360
176
  - Validation Iou Sky: 0.0
177
- - Validation Iou Floor: 0.0020
178
- - Validation Iou Tree: 0.1413
179
- - Validation Iou Ceiling: 0.0508
180
- - Validation Iou Road: 0.2165
181
- - Validation Iou Bed : 0.0
182
  - Validation Iou Windowpane: nan
183
- - Validation Iou Grass: nan
184
  - Validation Iou Cabinet: 0.0
185
  - Validation Iou Sidewalk: 0.0
186
  - Validation Iou Person: nan
187
  - Validation Iou Earth: 0.0
188
- - Validation Iou Door: 0.0315
189
  - Validation Iou Table: 0.0
190
  - Validation Iou Mountain: 0.0
191
  - Validation Iou Plant: 0.0
@@ -212,7 +212,7 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
212
  - Validation Iou Railing: nan
213
  - Validation Iou Cushion: nan
214
  - Validation Iou Base: nan
215
- - Validation Iou Box: 0.0
216
  - Validation Iou Column: 0.0
217
  - Validation Iou Signboard: nan
218
  - Validation Iou Chest of drawers: nan
@@ -321,7 +321,7 @@ It achieves the following results on the evaluation set:
321
  - Validation Iou Glass: nan
322
  - Validation Iou Clock: nan
323
  - Validation Iou Flag: nan
324
- - Epoch: 8
325
 
326
  ## Model description
327
 
@@ -356,6 +356,7 @@ The following hyperparameters were used during training:
356
  | 4.2547 | 4.5657 | 0.0147 | 0.0544 | 0.0802 | 0.0143 | 0.0661 | 0.6255 | 0.1117 | 0.5791 | 0.0 | 0.3427 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1104 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0139 | 0.0471 | 0.0016 | 0.0894 | 0.1459 | 0.0 | 0.1977 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0334 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 6 |
357
  | 4.1496 | 4.2979 | 0.0159 | 0.0513 | 0.1590 | 0.0422 | 0.5858 | 0.0 | 0.0113 | 0.6558 | 0.1287 | 0.3211 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0331 | 0.1343 | 0.0 | 0.0109 | 0.1047 | 0.0827 | 0.1892 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 7 |
358
  | 4.0244 | 4.2900 | 0.0166 | 0.0568 | 0.1697 | 0.0196 | 0.6099 | 0.0 | 0.0020 | 0.6038 | 0.0671 | 0.5433 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0854 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0186 | 0.1360 | 0.0 | 0.0020 | 0.1413 | 0.0508 | 0.2165 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0315 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 8 |
 
359
 
360
 
361
  ### Framework versions
 
16
 
17
  This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on an unknown dataset.
18
  It achieves the following results on the evaluation set:
19
+ - Train Loss: 3.9721
20
+ - Validation Loss: 4.3540
21
+ - Validation Mean Iou: 0.0186
22
+ - Validation Mean Accuracy: 0.0701
23
+ - Validation Overall Accuracy: 0.1693
24
+ - Validation Accuracy Wall: 0.0250
25
+ - Validation Accuracy Building: 0.5796
26
  - Validation Accuracy Sky: 0.0
27
+ - Validation Accuracy Floor: 0.1619
28
+ - Validation Accuracy Tree: 0.6299
29
+ - Validation Accuracy Ceiling: 0.0352
30
+ - Validation Accuracy Road: 0.4105
31
  - Validation Accuracy Bed : nan
32
  - Validation Accuracy Windowpane: nan
33
  - Validation Accuracy Grass: nan
 
35
  - Validation Accuracy Sidewalk: 0.0
36
  - Validation Accuracy Person: nan
37
  - Validation Accuracy Earth: 0.0
38
+ - Validation Accuracy Door: 0.0
39
  - Validation Accuracy Table: 0.0
40
  - Validation Accuracy Mountain: 0.0
41
  - Validation Accuracy Plant: 0.0
 
62
  - Validation Accuracy Railing: nan
63
  - Validation Accuracy Cushion: nan
64
  - Validation Accuracy Base: nan
65
+ - Validation Accuracy Box: 0.5401
66
  - Validation Accuracy Column: 0.0
67
  - Validation Accuracy Signboard: nan
68
  - Validation Accuracy Chest of drawers: nan
 
171
  - Validation Accuracy Glass: nan
172
  - Validation Accuracy Clock: nan
173
  - Validation Accuracy Flag: nan
174
+ - Validation Iou Wall: 0.0231
175
+ - Validation Iou Building: 0.1351
176
  - Validation Iou Sky: 0.0
177
+ - Validation Iou Floor: 0.1210
178
+ - Validation Iou Tree: 0.1329
179
+ - Validation Iou Ceiling: 0.0302
180
+ - Validation Iou Road: 0.2103
181
+ - Validation Iou Bed : nan
182
  - Validation Iou Windowpane: nan
183
+ - Validation Iou Grass: 0.0
184
  - Validation Iou Cabinet: 0.0
185
  - Validation Iou Sidewalk: 0.0
186
  - Validation Iou Person: nan
187
  - Validation Iou Earth: 0.0
188
+ - Validation Iou Door: 0.0
189
  - Validation Iou Table: 0.0
190
  - Validation Iou Mountain: 0.0
191
  - Validation Iou Plant: 0.0
 
212
  - Validation Iou Railing: nan
213
  - Validation Iou Cushion: nan
214
  - Validation Iou Base: nan
215
+ - Validation Iou Box: 0.0186
216
  - Validation Iou Column: 0.0
217
  - Validation Iou Signboard: nan
218
  - Validation Iou Chest of drawers: nan
 
321
  - Validation Iou Glass: nan
322
  - Validation Iou Clock: nan
323
  - Validation Iou Flag: nan
324
+ - Epoch: 9
325
 
326
  ## Model description
327
 
 
356
  | 4.2547 | 4.5657 | 0.0147 | 0.0544 | 0.0802 | 0.0143 | 0.0661 | 0.6255 | 0.1117 | 0.5791 | 0.0 | 0.3427 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.1104 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0139 | 0.0471 | 0.0016 | 0.0894 | 0.1459 | 0.0 | 0.1977 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0334 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 6 |
357
  | 4.1496 | 4.2979 | 0.0159 | 0.0513 | 0.1590 | 0.0422 | 0.5858 | 0.0 | 0.0113 | 0.6558 | 0.1287 | 0.3211 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0331 | 0.1343 | 0.0 | 0.0109 | 0.1047 | 0.0827 | 0.1892 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 7 |
358
  | 4.0244 | 4.2900 | 0.0166 | 0.0568 | 0.1697 | 0.0196 | 0.6099 | 0.0 | 0.0020 | 0.6038 | 0.0671 | 0.5433 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0854 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0186 | 0.1360 | 0.0 | 0.0020 | 0.1413 | 0.0508 | 0.2165 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0315 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 8 |
359
+ | 3.9721 | 4.3540 | 0.0186 | 0.0701 | 0.1693 | 0.0250 | 0.5796 | 0.0 | 0.1619 | 0.6299 | 0.0352 | 0.4105 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.5401 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0231 | 0.1351 | 0.0 | 0.1210 | 0.1329 | 0.0302 | 0.2103 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | 0.0186 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | 0.0 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | 9 |
360
 
361
 
362
  ### Framework versions
tf_model.h5 CHANGED
@@ -1,3 +1,3 @@
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
- oid sha256:3742b2c4c6cee9d4fb8c8b6a044fa440197ca83c5f14531e5d91d6e4f9009e7c
3
  size 15285696
 
1
  version https://git-lfs.github.com/spec/v1
2
+ oid sha256:5016cf7f79e1d7a8018f2cfd8787ff59af98e202067b97f29b0b2cfda98af2c2
3
  size 15285696