-
Notifications
You must be signed in to change notification settings - Fork 126
/
Copy pathtrain_log.txt
301 lines (299 loc) · 38.4 KB
/
train_log.txt
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
285
286
287
288
289
290
291
292
293
294
295
296
297
298
299
300
301
python Train_Pnet.py
Epoch 0/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [16:28<00:00, 32.71it/s]
train Loss: 0.0119 accuracy: 0.9202 cls Loss: 0.2089 offset Loss: 0.0129
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:07<00:00, 48.44it/s]
val Loss: 0.0109 accuracy: 0.9359 cls Loss: 0.1743 offset Loss: 0.0124
Epoch 1/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [14:04<00:00, 38.29it/s]
train Loss: 0.0105 accuracy: 0.9371 cls Loss: 0.1720 offset Loss: 0.0118
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [09:13<00:00, 58.41it/s]
val Loss: 0.0103 accuracy: 0.9380 cls Loss: 0.1684 offset Loss: 0.0116
Epoch 2/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:37<00:00, 39.56it/s]
train Loss: 0.0103 accuracy: 0.9395 cls Loss: 0.1658 offset Loss: 0.0116
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:04<00:00, 48.65it/s]
val Loss: 0.0102 accuracy: 0.9394 cls Loss: 0.1669 offset Loss: 0.0114
Epoch 3/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.52it/s]
train Loss: 0.0102 accuracy: 0.9407 cls Loss: 0.1626 offset Loss: 0.0116
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.54it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9443 cls Loss: 0.1540 offset Loss: 0.0115
Epoch 4/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:58<00:00, 38.55it/s]
train Loss: 0.0101 accuracy: 0.9414 cls Loss: 0.1609 offset Loss: 0.0115
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.53it/s]
val Loss: 0.0101 accuracy: 0.9413 cls Loss: 0.1602 offset Loss: 0.0116
Epoch 5/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [12:10<00:00, 44.27it/s]
train Loss: 0.0101 accuracy: 0.9417 cls Loss: 0.1593 offset Loss: 0.0115
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:05<00:00, 48.61it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9444 cls Loss: 0.1531 offset Loss: 0.0115
Epoch 6/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.52it/s]
train Loss: 0.0101 accuracy: 0.9420 cls Loss: 0.1590 offset Loss: 0.0115
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.53it/s]
val Loss: 0.0101 accuracy: 0.9403 cls Loss: 0.1633 offset Loss: 0.0115
Epoch 7/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:58<00:00, 38.55it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9425 cls Loss: 0.1582 offset Loss: 0.0115
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:07<00:00, 48.48it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9420 cls Loss: 0.1598 offset Loss: 0.0113
Epoch 8/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [12:12<00:00, 44.17it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9427 cls Loss: 0.1577 offset Loss: 0.0115
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:05<00:00, 48.61it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9443 cls Loss: 0.1533 offset Loss: 0.0115
Epoch 9/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [14:00<00:00, 38.49it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9427 cls Loss: 0.1569 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:07<00:00, 48.47it/s]
val Loss: 0.0099 accuracy: 0.9432 cls Loss: 0.1554 offset Loss: 0.0114
Epoch 10/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:56<00:00, 38.65it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9428 cls Loss: 0.1568 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.49it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9414 cls Loss: 0.1591 offset Loss: 0.0113
Epoch 11/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.52it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9429 cls Loss: 0.1563 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [08:44<00:00, 61.70it/s]
val Loss: 0.0099 accuracy: 0.9440 cls Loss: 0.1532 offset Loss: 0.0113
Epoch 12/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.50it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9428 cls Loss: 0.1563 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.53it/s]
val Loss: 0.0099 accuracy: 0.9431 cls Loss: 0.1544 offset Loss: 0.0113
Epoch 13/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.50it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9430 cls Loss: 0.1561 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:06<00:00, 48.54it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9433 cls Loss: 0.1568 offset Loss: 0.0114
Epoch 14/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:59<00:00, 38.52it/s]
train Loss: 0.0100 accuracy: 0.9432 cls Loss: 0.1556 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [08:45<00:00, 61.58it/s]
val Loss: 0.0100 accuracy: 0.9414 cls Loss: 0.1598 offset Loss: 0.0114
Epoch 15/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [13:58<00:00, 38.56it/s]
train Loss: 0.0099 accuracy: 0.9431 cls Loss: 0.1558 offset Loss: 0.0114
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 32340/32340 [11:05<00:00, 48.56it/s]
val Loss: 0.0099 accuracy: 0.9424 cls Loss: 0.1578 offset Loss: 0.0112
Training complete in 393m 30s
Best loss: 0.009862
RNet:
python Train_Rnet.py
Epoch 0/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [07:20<00:00, 22.58it/s]
train Loss: 0.0098 accuracy: 0.9441 cls Loss: 0.1561 offset Loss: 0.0112
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:14<00:00, 74.19it/s]
val Loss: 0.0075 accuracy: 0.9666 cls Loss: 0.1014 offset Loss: 0.0091
Epoch 1/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:58<00:00, 83.59it/s]
train Loss: 0.0072 accuracy: 0.9684 cls Loss: 0.0959 offset Loss: 0.0087
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:37<00:00, 102.20it/s]
val Loss: 0.0066 accuracy: 0.9733 cls Loss: 0.0815 offset Loss: 0.0083
Epoch 2/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:58<00:00, 84.17it/s]
train Loss: 0.0067 accuracy: 0.9721 cls Loss: 0.0848 offset Loss: 0.0083
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:40<00:00, 99.20it/s]
val Loss: 0.0063 accuracy: 0.9746 cls Loss: 0.0758 offset Loss: 0.0079
Epoch 3/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:01<00:00, 81.64it/s]
train Loss: 0.0064 accuracy: 0.9740 cls Loss: 0.0787 offset Loss: 0.0080
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:39<00:00, 100.26it/s]
val Loss: 0.0060 accuracy: 0.9771 cls Loss: 0.0692 offset Loss: 0.0077
Epoch 4/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:58<00:00, 83.75it/s]
train Loss: 0.0062 accuracy: 0.9755 cls Loss: 0.0740 offset Loss: 0.0079
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:39<00:00, 99.56it/s]
val Loss: 0.0061 accuracy: 0.9768 cls Loss: 0.0702 offset Loss: 0.0078
Epoch 5/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:02<00:00, 81.20it/s]
train Loss: 0.0061 accuracy: 0.9766 cls Loss: 0.0704 offset Loss: 0.0078
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:37<00:00, 102.08it/s]
val Loss: 0.0058 accuracy: 0.9790 cls Loss: 0.0631 offset Loss: 0.0075
Epoch 6/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:01<00:00, 81.79it/s]
train Loss: 0.0059 accuracy: 0.9778 cls Loss: 0.0669 offset Loss: 0.0077
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:37<00:00, 102.25it/s]
val Loss: 0.0060 accuracy: 0.9760 cls Loss: 0.0704 offset Loss: 0.0077
Epoch 7/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:57<00:00, 84.52it/s]
train Loss: 0.0059 accuracy: 0.9785 cls Loss: 0.0647 offset Loss: 0.0076
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:36<00:00, 103.00it/s]
val Loss: 0.0057 accuracy: 0.9794 cls Loss: 0.0618 offset Loss: 0.0075
Epoch 8/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:57<00:00, 84.44it/s]
train Loss: 0.0058 accuracy: 0.9791 cls Loss: 0.0629 offset Loss: 0.0076
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:36<00:00, 103.10it/s]
val Loss: 0.0058 accuracy: 0.9796 cls Loss: 0.0606 offset Loss: 0.0076
Epoch 9/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:57<00:00, 84.36it/s]
train Loss: 0.0057 accuracy: 0.9797 cls Loss: 0.0607 offset Loss: 0.0075
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:36<00:00, 102.55it/s]
val Loss: 0.0055 accuracy: 0.9807 cls Loss: 0.0573 offset Loss: 0.0073
Epoch 10/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:58<00:00, 83.65it/s]
train Loss: 0.0057 accuracy: 0.9803 cls Loss: 0.0590 offset Loss: 0.0075
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:37<00:00, 101.90it/s]
val Loss: 0.0054 accuracy: 0.9823 cls Loss: 0.0528 offset Loss: 0.0073
Epoch 11/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:57<00:00, 84.29it/s]
train Loss: 0.0056 accuracy: 0.9807 cls Loss: 0.0574 offset Loss: 0.0075
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:38<00:00, 101.17it/s]
val Loss: 0.0054 accuracy: 0.9833 cls Loss: 0.0509 offset Loss: 0.0073
Epoch 12/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:01<00:00, 82.07it/s]
train Loss: 0.0056 accuracy: 0.9809 cls Loss: 0.0564 offset Loss: 0.0074
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:39<00:00, 100.08it/s]
val Loss: 0.0056 accuracy: 0.9810 cls Loss: 0.0560 offset Loss: 0.0075
Epoch 13/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [02:00<00:00, 82.61it/s]
train Loss: 0.0056 accuracy: 0.9814 cls Loss: 0.0552 offset Loss: 0.0074
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:37<00:00, 101.65it/s]
val Loss: 0.0053 accuracy: 0.9842 cls Loss: 0.0472 offset Loss: 0.0073
Epoch 14/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:56<00:00, 85.62it/s]
train Loss: 0.0055 accuracy: 0.9817 cls Loss: 0.0542 offset Loss: 0.0074
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:36<00:00, 102.72it/s]
val Loss: 0.0054 accuracy: 0.9821 cls Loss: 0.0525 offset Loss: 0.0072
Epoch 15/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:56<00:00, 85.39it/s]
train Loss: 0.0055 accuracy: 0.9819 cls Loss: 0.0535 offset Loss: 0.0074
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9945/9945 [01:35<00:00, 103.71it/s]
val Loss: 0.0056 accuracy: 0.9820 cls Loss: 0.0533 offset Loss: 0.0075
Training complete in 63m 48s
Best loss: 0.005320
ONet:
python Train_Onet.py
Epoch 0/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [03:18<00:00, 4.10it/s]
train Loss: 0.0324 accuracy: 0.8718 cls Loss: 0.3323 offset Loss: 0.0098 landmark Loss: 0.0066
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [01:18<00:00, 10.39it/s]
val Loss: 0.0140 accuracy: 0.8932 cls Loss: 0.2373 offset Loss: 0.0067 landmark Loss: 0.0017
Epoch 1/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.69it/s]
train Loss: 0.0152 accuracy: 0.9119 cls Loss: 0.2020 offset Loss: 0.0067 landmark Loss: 0.0024
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:46<00:00, 17.67it/s]
val Loss: 0.0108 accuracy: 0.9215 cls Loss: 0.1741 offset Loss: 0.0060 landmark Loss: 0.0012
Epoch 2/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.74it/s]
train Loss: 0.0119 accuracy: 0.9341 cls Loss: 0.1546 offset Loss: 0.0061 landmark Loss: 0.0017
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.79it/s]
val Loss: 0.0091 accuracy: 0.9381 cls Loss: 0.1400 offset Loss: 0.0056 landmark Loss: 0.0010
Epoch 3/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:52<00:00, 15.51it/s]
train Loss: 0.0101 accuracy: 0.9468 cls Loss: 0.1274 offset Loss: 0.0057 landmark Loss: 0.0014
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:46<00:00, 17.47it/s]
val Loss: 0.0084 accuracy: 0.9539 cls Loss: 0.1129 offset Loss: 0.0054 landmark Loss: 0.0010
Epoch 4/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:52<00:00, 15.37it/s]
train Loss: 0.0089 accuracy: 0.9553 cls Loss: 0.1096 offset Loss: 0.0055 landmark Loss: 0.0011
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.68it/s]
val Loss: 0.0074 accuracy: 0.9553 cls Loss: 0.1099 offset Loss: 0.0051 landmark Loss: 0.0007
Epoch 5/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:52<00:00, 15.44it/s]
train Loss: 0.0080 accuracy: 0.9618 cls Loss: 0.0964 offset Loss: 0.0053 landmark Loss: 0.0010
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.68it/s]
val Loss: 0.0065 accuracy: 0.9681 cls Loss: 0.0813 offset Loss: 0.0049 landmark Loss: 0.0006
Epoch 6/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:52<00:00, 15.57it/s]
train Loss: 0.0073 accuracy: 0.9669 cls Loss: 0.0854 offset Loss: 0.0051 landmark Loss: 0.0009
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.73it/s]
val Loss: 0.0063 accuracy: 0.9643 cls Loss: 0.0848 offset Loss: 0.0048 landmark Loss: 0.0006
Epoch 7/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:52<00:00, 15.61it/s]
train Loss: 0.0068 accuracy: 0.9709 cls Loss: 0.0767 offset Loss: 0.0049 landmark Loss: 0.0008
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:46<00:00, 17.62it/s]
val Loss: 0.0056 accuracy: 0.9754 cls Loss: 0.0647 offset Loss: 0.0046 landmark Loss: 0.0005
Epoch 8/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.66it/s]
train Loss: 0.0064 accuracy: 0.9740 cls Loss: 0.0690 offset Loss: 0.0048 landmark Loss: 0.0007
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.91it/s]
val Loss: 0.0056 accuracy: 0.9733 cls Loss: 0.0695 offset Loss: 0.0045 landmark Loss: 0.0005
Epoch 9/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.80it/s]
train Loss: 0.0061 accuracy: 0.9759 cls Loss: 0.0639 offset Loss: 0.0047 landmark Loss: 0.0007
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.79it/s]
val Loss: 0.0050 accuracy: 0.9821 cls Loss: 0.0501 offset Loss: 0.0044 landmark Loss: 0.0005
Epoch 10/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.69it/s]
train Loss: 0.0058 accuracy: 0.9787 cls Loss: 0.0571 offset Loss: 0.0046 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.89it/s]
val Loss: 0.0049 accuracy: 0.9828 cls Loss: 0.0467 offset Loss: 0.0043 landmark Loss: 0.0005
Epoch 11/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.77it/s]
train Loss: 0.0056 accuracy: 0.9802 cls Loss: 0.0526 offset Loss: 0.0045 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:44<00:00, 18.10it/s]
val Loss: 0.0048 accuracy: 0.9840 cls Loss: 0.0433 offset Loss: 0.0043 landmark Loss: 0.0004
Epoch 12/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.71it/s]
train Loss: 0.0054 accuracy: 0.9825 cls Loss: 0.0476 offset Loss: 0.0044 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.85it/s]
val Loss: 0.0045 accuracy: 0.9855 cls Loss: 0.0391 offset Loss: 0.0042 landmark Loss: 0.0004
Epoch 13/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.76it/s]
train Loss: 0.0053 accuracy: 0.9839 cls Loss: 0.0432 offset Loss: 0.0044 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.83it/s]
val Loss: 0.0046 accuracy: 0.9862 cls Loss: 0.0368 offset Loss: 0.0041 landmark Loss: 0.0004
Epoch 14/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.75it/s]
train Loss: 0.0051 accuracy: 0.9851 cls Loss: 0.0396 offset Loss: 0.0043 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.87it/s]
val Loss: 0.0042 accuracy: 0.9900 cls Loss: 0.0288 offset Loss: 0.0041 landmark Loss: 0.0004
Epoch 15/15
----------
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:51<00:00, 15.70it/s]
train Loss: 0.0050 accuracy: 0.9862 cls Loss: 0.0366 offset Loss: 0.0043 landmark Loss: 0.0006
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 813/813 [00:45<00:00, 17.89it/s]
val Loss: 0.0043 accuracy: 0.9891 cls Loss: 0.0291 offset Loss: 0.0041 landmark Loss: 0.0004
Training complete in 29m 2s
Best loss: 0.004238