--- library_name: transformers license: other base_model: nvidia/mit-b0 tags: - vision - image-segmentation - generated_from_trainer model-index: - name: custom-object-test_v4 results: [] --- # custom-object-test_v4 This model is a fine-tuned version of [nvidia/mit-b0](https://huggingface.co/nvidia/mit-b0) on the sungile/custom-object-masking_v4 dataset. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0518 - Mean Iou: nan - Mean Accuracy: nan - Overall Accuracy: nan - Accuracy Unknown: nan - Accuracy Background: nan - Accuracy Object: nan - Iou Unknown: nan - Iou Background: nan - Iou Object: nan ## Model description More information needed ## Intended uses & limitations More information needed ## Training and evaluation data More information needed ## Training procedure ### Training hyperparameters The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 6e-05 - train_batch_size: 2 - eval_batch_size: 2 - seed: 42 - optimizer: Use adamw_torch with betas=(0.9,0.999) and epsilon=1e-08 and optimizer_args=No additional optimizer arguments - lr_scheduler_type: linear - num_epochs: 13 ### Training results | Training Loss | Epoch | Step | Validation Loss | Mean Iou | Mean Accuracy | Overall Accuracy | Accuracy Unknown | Accuracy Background | Accuracy Object | Iou Unknown | Iou Background | Iou Object | |:-------------:|:-----:|:----:|:---------------:|:--------:|:-------------:|:----------------:|:----------------:|:-------------------:|:---------------:|:-----------:|:--------------:|:----------:| | 0.8938 | 0.5 | 20 | 0.9971 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.6597 | 1.0 | 40 | 0.6919 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.541 | 1.5 | 60 | 0.4735 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.4648 | 2.0 | 80 | 0.3792 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.3862 | 2.5 | 100 | 0.3394 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.3526 | 3.0 | 120 | 0.2706 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.278 | 3.5 | 140 | 0.2573 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.2424 | 4.0 | 160 | 0.2018 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.2047 | 4.5 | 180 | 0.1870 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.1598 | 5.0 | 200 | 0.1708 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.1481 | 5.5 | 220 | 0.1414 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.1386 | 6.0 | 240 | 0.1190 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.1141 | 6.5 | 260 | 0.1023 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0988 | 7.0 | 280 | 0.0973 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.1001 | 7.5 | 300 | 0.0810 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0952 | 8.0 | 320 | 0.0758 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0747 | 8.5 | 340 | 0.0734 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0687 | 9.0 | 360 | 0.0656 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0798 | 9.5 | 380 | 0.0624 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0638 | 10.0 | 400 | 0.0605 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0606 | 10.5 | 420 | 0.0558 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0563 | 11.0 | 440 | 0.0541 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0609 | 11.5 | 460 | 0.0541 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0545 | 12.0 | 480 | 0.0528 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0569 | 12.5 | 500 | 0.0517 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | | 0.0552 | 13.0 | 520 | 0.0518 | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | nan | ### Framework versions - Transformers 4.47.1 - Pytorch 2.5.1+cu124 - Datasets 3.2.0 - Tokenizers 0.21.0