rt-detr-finetuned-cppe-5-3k-stepsオープンソース目標検出モデル

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Rt Detr Finetuned Cppe 5 3k Steps

qubvel-hfによって開発

このモデルはPekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365を医療用防護装備データセットcppe-5で微調整した物体検出モデルです

物体検出

Transformers

オープンソースライセンス:Apache-2.0 #医療用防護装備検出 #リアルタイム物体検出 #小物体認識最適化

ダウンロード数 13

リリース時間 : 12/2/2024

モデル概要

医療現場における防護装備の検出に使用され、防護服、フェイスシールド、手袋、ゴーグル、マスクの5種類の対象物を検出します

モデル特徴

医療用防護装備検出

医療現場に特化して最適化された防護装備検出能力

マルチスケール物体検出

小、中、大の異なるサイズの対象物検出をサポート

効率的なトレーニング

混合精度トレーニングと線形学習率スケジューラを使用してトレーニングプロセスを最適化

モデル能力

医療用防護装備識別

マルチカテゴリ物体検出

リアルタイム物体検出

使用事例

医療安全

個人防護装備のコンプライアンスチェック

医療従事者が適切に防護装備を着用しているかを自動検出

防護服検出mAPが0.4438を達成

医療施設の安全監視

病院などの施設における防護装備の使用状況をリアルタイムで監視

全体の再現率@100が0.5014を達成

🚀 rt-detr-finetuned-cppe-5-3k-steps

このモデルは、PekingU/rtdetr_r50vd_coco_o365 を cppe-5 データセットでファインチューニングしたバージョンです。評価セットでは、以下の結果を達成しています。

損失: 9.1012
Map: 0.2813
Map 50: 0.5271
Map 75: 0.2685
Map Small: 0.0879
Map Medium: 0.2399
Map Large: 0.4613
Mar 1: 0.3061
Mar 10: 0.4664
Mar 100: 0.5014
Mar Small: 0.2985
Mar Medium: 0.4465
Mar Large: 0.6698
Map Coverall: 0.4438
Mar 100 Coverall: 0.6815
Map Face Shield: 0.2983
Mar 100 Face Shield: 0.4924
Map Gloves: 0.2305
Mar 100 Gloves: 0.4817
Map Goggles: 0.1591
Mar 100 Goggles: 0.3969
Map Mask: 0.275
Mar 100 Mask: 0.4547

🚀 クイックスタート

このモデルは物体検出タスクに使用できます。以下のセクションでは、トレーニングに使用されたハイパーパラメータとトレーニング結果について説明します。

✨ 主な機能

物体検出タスクに最適化されたモデルです。
特定のデータセットでファインチューニングされており、高精度な検出結果を提供します。

🔧 技術詳細

トレーニングハイパーパラメータ

トレーニング中に以下のハイパーパラメータが使用されました。

学習率: 5e-05
トレーニングバッチサイズ: 8
評価バッチサイズ: 8
シード: 1337
オプティマイザ: betas=(0.9,0.999) および epsilon=1e-08 の adamw_torch を使用。追加のオプティマイザ引数はありません。
学習率スケジューラの種類: 線形
エポック数: 30.0
混合精度トレーニング: Native AMP

トレーニング結果

トレーニング損失	エポック	ステップ	検証損失	Map	Map 50	Map 75	Map Small	Map Medium	Map Large	Mar 1	Mar 10	Mar 100	Mar Small	Mar Medium	Mar Large	Map Coverall	Mar 100 Coverall	Map Face Shield	Mar 100 Face Shield	Map Gloves	Mar 100 Gloves	Map Goggles	Mar 100 Goggles	Map Mask	Mar 100 Mask
41.0803	1.0	107	14.7670	0.0685	0.1413	0.0589	0.0211	0.0496	0.1045	0.0968	0.2251	0.2568	0.127	0.201	0.3699	0.2045	0.3964	0.0514	0.3013	0.0134	0.1777	0.0031	0.1938	0.0701	0.2147
18.7124	2.0	214	11.5242	0.1664	0.3287	0.148	0.0451	0.1291	0.265	0.1963	0.3451	0.3986	0.2461	0.3493	0.5659	0.3441	0.5757	0.1158	0.4367	0.1193	0.3446	0.0676	0.2754	0.1854	0.3604
16.6913	3.0	321	12.2486	0.1399	0.3041	0.1087	0.029	0.1187	0.2072	0.1663	0.3153	0.3776	0.1937	0.3363	0.5251	0.3001	0.5545	0.1189	0.443	0.0832	0.3326	0.0431	0.2092	0.1543	0.3484
15.7025	4.0	428	11.5488	0.1819	0.3681	0.1619	0.0474	0.1853	0.2567	0.2206	0.351	0.3984	0.1976	0.3882	0.4911	0.3217	0.5752	0.1295	0.3709	0.1665	0.3241	0.1069	0.3292	0.1847	0.3924
14.7758	5.0	535	12.9331	0.1605	0.3126	0.1484	0.0402	0.1512	0.2597	0.1985	0.3135	0.3435	0.1853	0.3037	0.4472	0.2383	0.4365	0.14	0.3304	0.1715	0.3402	0.0775	0.2569	0.1754	0.3538
14.4905	6.0	642	10.1206	0.219	0.4286	0.1979	0.0502	0.1962	0.3665	0.2516	0.4058	0.4494	0.216	0.4008	0.5944	0.404	0.673	0.1247	0.3975	0.2031	0.4402	0.1247	0.2985	0.2387	0.4378
13.4909	7.0	749	9.6988	0.245	0.4741	0.2326	0.0588	0.2417	0.3664	0.2647	0.4201	0.4572	0.2248	0.4316	0.5821	0.4571	0.6806	0.1374	0.3405	0.1979	0.4473	0.159	0.3831	0.2736	0.4347
13.2245	8.0	856	9.7353	0.2375	0.4622	0.227	0.0528	0.2347	0.3748	0.2658	0.4291	0.4815	0.2621	0.4423	0.6434	0.4127	0.6707	0.1807	0.4696	0.2293	0.4821	0.1382	0.3462	0.2265	0.4391
12.7879	9.0	963	9.2718	0.2604	0.4832	0.2502	0.0654	0.2323	0.4055	0.2818	0.4304	0.4788	0.2339	0.4387	0.6353	0.4797	0.6959	0.1558	0.4329	0.2371	0.4884	0.1658	0.3354	0.2633	0.4413
12.2499	10.0	1070	9.5461	0.2547	0.4956	0.2404	0.0582	0.2249	0.418	0.2725	0.443	0.4933	0.2713	0.4359	0.6505	0.4224	0.7059	0.2289	0.4544	0.2279	0.4915	0.1501	0.3862	0.2443	0.4284
12.1284	11.0	1177	9.6199	0.2611	0.5056	0.2322	0.0731	0.2459	0.3958	0.2646	0.4262	0.4704	0.2817	0.4256	0.598	0.4442	0.6568	0.211	0.4354	0.2404	0.475	0.1468	0.3446	0.2633	0.44
11.9831	12.0	1284	9.3471	0.2556	0.5007	0.2397	0.0889	0.2476	0.3971	0.2822	0.4573	0.5045	0.3054	0.4747	0.6499	0.4483	0.6806	0.1954	0.4911	0.2084	0.4786	0.1867	0.4292	0.2391	0.4431
11.8266	13.0	1391	9.5850	0.2329	0.4647	0.2113	0.0657	0.2009	0.3955	0.2667	0.4193	0.4586	0.2653	0.3996	0.6083	0.4132	0.6329	0.1537	0.4063	0.2098	0.4768	0.1427	0.3569	0.2451	0.42
11.6433	14.0	1498	9.7106	0.2353	0.472	0.2148	0.0697	0.2149	0.3916	0.2711	0.4243	0.4627	0.2665	0.4189	0.6111	0.3916	0.6248	0.1831	0.419	0.2157	0.4437	0.1391	0.3785	0.2469	0.4476
11.8852	15.0	1605	10.8775	0.2088	0.4137	0.1993	0.0564	0.1788	0.3643	0.2388	0.3642	0.3879	0.2372	0.3324	0.5194	0.3625	0.5649	0.1555	0.3304	0.1954	0.4138	0.1242	0.2615	0.2062	0.3689
11.4842	16.0	1712	9.3761	0.2585	0.5013	0.2454	0.0648	0.2309	0.4104	0.2752	0.4329	0.4671	0.2841	0.4057	0.6237	0.4659	0.6676	0.2002	0.4329	0.2453	0.4701	0.1407	0.3308	0.2402	0.4342
11.1006	17.0	1819	9.2561	0.2683	0.5134	0.2582	0.0777	0.234	0.435	0.2884	0.4437	0.4887	0.2774	0.4407	0.6443	0.4587	0.6586	0.2317	0.4519	0.2363	0.4647	0.1587	0.4015	0.2559	0.4667
10.9366	18.0	1926	9.3039	0.2626	0.4996	0.251	0.0669	0.2413	0.4333	0.2889	0.4399	0.4722	0.2662	0.4241	0.6188	0.4581	0.6572	0.1891	0.4076	0.2421	0.467	0.1489	0.3692	0.2748	0.46
10.7473	19.0	2033	9.4736	0.2649	0.5138	0.2541	0.082	0.2386	0.4461	0.2883	0.4318	0.4722	0.2856	0.4252	0.6165	0.4438	0.655	0.2526	0.4519	0.222	0.4598	0.1568	0.3492	0.2494	0.4453
10.7605	20.0	2140	9.2816	0.269	0.5104	0.2442	0.0765	0.2403	0.4417	0.293	0.4501	0.4914	0.2695	0.4398	0.6531	0.4441	0.6523	0.2429	0.4582	0.2428	0.4951	0.1547	0.3862	0.2606	0.4653
10.7865	21.0	2247	9.3265	0.2757	0.5368	0.2621	0.0731	0.2484	0.4379	0.2912	0.443	0.4793	0.2896	0.441	0.6178	0.4589	0.6455	0.2726	0.481	0.2327	0.4768	0.1692	0.3354	0.245	0.4578
10.5171	22.0	2354	9.5773	0.2554	0.506	0.2458	0.0866	0.2131	0.435	0.2866	0.4385	0.4752	0.3181	0.4226	0.621	0.4187	0.6405	0.2536	0.4633	0.2051	0.4545	0.1539	0.3738	0.2457	0.444
10.7464	23.0	2461	9.4040	0.2544	0.5064	0.2414	0.0697	0.2089	0.4424	0.288	0.4357	0.4732	0.2358	0.4181	0.641	0.4118	0.6468	0.2571	0.4709	0.1966	0.4504	0.1574	0.36	0.2489	0.4378
10.5963	24.0	2568	9.1140	0.272	0.5293	0.2615	0.0838	0.2326	0.4477	0.2921	0.4473	0.4877	0.3056	0.4231	0.65	0.4342	0.6572	0.2733	0.4772	0.226	0.4808	0.1649	0.3631	0.2618	0.46
10.4877	25.0	2675	9.2811	0.2738	0.5409	0.2496	0.0811	0.2321	0.4614	0.2978	0.4528	0.4859	0.2937	0.4261	0.6431	0.4298	0.6527	0.2947	0.5025	0.2465	0.4714	0.1532	0.3662	0.2445	0.4364
10.5136	26.0	2782	9.2285	0.2809	0.5362	0.2521	0.0764	0.2341	0.4694	0.3014	0.4547	0.4955	0.2986	0.4321	0.6618	0.4342	0.6725	0.2799	0.4911	0.247	0.4701	0.1726	0.3862	0.271	0.4578
10.4462	27.0	2889	9.1017	0.2803	0.5419	0.2617	0.0914	0.2296	0.4515	0.2973	0.4663	0.5034	0.3121	0.4374	0.6604	0.4503	0.6842	0.2965	0.4899	0.2318	0.4853	0.1656	0.4077	0.2574	0.4498
10.3325	28.0	2996	9.0687	0.2849	0.5344	0.256	0.0947	0.2288	0.4799	0.3076	0.4598	0.4947	0.3034	0.4193	0.6639	0.4589	0.6752	0.2833	0.4709	0.2302	0.4754	0.1863	0.3969	0.2658	0.4551
10.3327	29.0	3103	9.1673	0.2818	0.5364	0.264	0.0932	0.2415	0.4556	0.3083	0.4606	0.4995	0.3186	0.432	0.659	0.4379	0.6784	0.2937	0.4772	0.2241	0.4647	0.18	0.4185	0.2731	0.4587
10.296	30.0	3210	9.1012	0.2813	0.5271	0.2685	0.0879	0.2399	0.4613	0.3061	0.4664	0.5014	0.2985	0.4465	0.6698	0.4438	0.6815	0.2983	0.4924	0.2305	0.4817	0.1591	0.3969	0.275	0.4547