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  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "h2q27gKz1H20"
   },
   "source": [
    "##### Copyright 2021 The TensorFlow Authors."
   ]
  },
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   "execution_count": 1,
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    "execution": {
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    },
    "id": "TUfAcER1oUS6"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the \"License\");\n",
    "# you may not use this file except in compliance with the License.\n",
    "# You may obtain a copy of the License at\n",
    "#\n",
    "# https://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0\n",
    "#\n",
    "# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software\n",
    "# distributed under the License is distributed on an \"AS IS\" BASIS,\n",
    "# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.\n",
    "# See the License for the specific language governing permissions and\n",
    "# limitations under the License."
   ]
  },
  {
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   "metadata": {
    "id": "Gb7qyhNL1yWt"
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    "# 使用 TensorFlow Lite Model Maker 进行目标检测"
   ]
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   "metadata": {
    "id": "Fw5Y7snSuG51"
   },
   "source": [
    "<table class=\"tfo-notebook-buttons\" align=\"left\">\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://tensorflow.google.cn/lite/models/modify/model_maker/object_detection\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/tf_logo_32px.png\">在 TensorFlow.org 上查看</a> </td>\n",
    "  <td><a target=\"_blank\" href=\"https://colab.research.google.com/github/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/lite/models/modify/model_maker/object_detection.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/colab_logo_32px.png\">在 Google Colab 中运行</a></td>\n",
    "  <td>     <a target=\"_blank\" href=\"https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/zh-cn/lite/models/modify/model_maker/object_detection.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/GitHub-Mark-32px.png\">在 Github 上查看源代码</a> </td>\n",
    "  <td>     <a href=\"https://storage.googleapis.com/tensorflow_docs/docs-l10n/site/zh-cn/lite/models/modify/model_maker/object_detection.ipynb\"><img src=\"https://tensorflow.google.cn/images/download_logo_32px.png\">下载笔记本</a> </td>\n",
    "</table>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "sr3q-gvm3cI8"
   },
   "source": [
    "在此 CoLab 笔记本中，您将学习如何使用 [TensorFlow Lite Model Maker](https://tensorflow.google.cn/lite/models/modify/model_maker) 库来训练能够在移动设备上检测图像中的沙拉的自定义目标检测模型。\n",
    "\n",
    "Model Maker 库使用*迁移学习*来简化使用自定义数据集训练 TensorFlow Lite 模型的过程。使用您自己的自定义数据集重新训练 TensorFlow Lite 模型可以减少所需的训练数据量，并将缩短训练时间。\n",
    "\n",
    "您将使用公开可用的 *Salad* 数据集，该数据集创建自 [Open Images Dataset V4](https://storage.googleapis.com/openimages/web/index.html)。\n",
    "\n",
    "该数据集中的每个图像都包含标记为以下其中一类的对象：\n",
    "\n",
    "- 烘焙食品\n",
    "- 奶酪\n",
    "- 沙拉\n",
    "- 海鲜\n",
    "- 番茄\n",
    "\n",
    "该数据集包含指定每个对象所在位置的边界框以及对象的标签。\n",
    "\n",
    "以下是数据集中的示例图像：\n",
    "\n",
    "<br>\n",
    "\n",
    "\n",
    "<img src=\"https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/images/quickstart-preparing_a_dataset.png\" class=\"\"> \n"
   ]
  },
  {
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   "metadata": {
    "id": "bcLF2PKkSbV3"
   },
   "source": [
    "## <a>先决条件</a>\n"
   ]
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  {
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   "metadata": {
    "id": "2vvAObmTqglq"
   },
   "source": [
    "### 安装所需的软件包\n",
    "\n",
    "首先安装所需的包，包括来自 [GitHub 仓库](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/tensorflow_examples/lite/model_maker)的 Model Maker 软件包和将用于评估的 pycocotools 库。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 2,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:15:28.191648Z",
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    "id": "qhl8lqVamEty"
   },
   "outputs": [
    {
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     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 0%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 100%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... Done\r",
      "\r\n",
      "\r",
      "Building dependency tree... 0%\r",
      "\r",
      "Building dependency tree... 0%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Building dependency tree... 50%\r",
      "\r",
      "Building dependency tree... 50%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Building dependency tree       \r",
      "\r\n",
      "\r",
      "Reading state information... 0%\r",
      "\r",
      "Reading state information... 0%\r",
      "\r",
      "Reading state information... Done\r",
      "\r\n",
      "libportaudio2 is already the newest version (19.6.0-1build1).\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The following packages were automatically installed and are no longer required:\r\n",
      "  libatasmart4 libblockdev-fs2 libblockdev-loop2 libblockdev-part-err2\r\n",
      "  libblockdev-part2 libblockdev-swap2 libblockdev-utils2 libblockdev2 libnuma1\r\n",
      "  libparted-fs-resize0\r\n",
      "Use 'sudo apt autoremove' to remove them.\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 upgraded, 0 newly installed, 0 to remove and 258 not upgraded.\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[31mERROR: pip's legacy dependency resolver does not consider dependency conflicts when selecting packages. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\r\n",
      "scann 1.2.6 requires tensorflow~=2.8.0, but you'll have tensorflow 2.10.0rc3 which is incompatible.\r\n",
      "tensorflowjs 3.18.0 requires packaging~=20.9, but you'll have packaging 21.3 which is incompatible.\u001b[0m\u001b[31m\r\n",
      "\u001b[0m"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[31mERROR: Could not find a version that satisfies the requirement opencv-python-headless==4.1.2.30 (from versions: 3.4.10.37, 3.4.11.39, 3.4.11.41, 3.4.11.43, 3.4.11.45, 3.4.13.47, 3.4.14.51, 3.4.14.53, 3.4.15.55, 3.4.16.59, 3.4.17.61, 3.4.17.63, 3.4.18.65, 4.3.0.38, 4.4.0.40, 4.4.0.42, 4.4.0.44, 4.4.0.46, 4.5.1.48, 4.5.2.52, 4.5.2.54, 4.5.3.56, 4.5.4.58, 4.5.4.60, 4.5.5.62, 4.5.5.64, 4.6.0.66)\u001b[0m\u001b[31m\r\n",
      "\u001b[0m\u001b[31mERROR: No matching distribution found for opencv-python-headless==4.1.2.30\u001b[0m\u001b[31m\r\n",
      "\u001b[0m"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Found existing installation: tensorflow 2.10.0rc3\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Uninstalling tensorflow-2.10.0rc3:\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  Successfully uninstalled tensorflow-2.10.0rc3\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\u001b[31mERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts.\r\n",
      "tensorflowjs 3.18.0 requires packaging~=20.9, but you have packaging 21.3 which is incompatible.\u001b[0m\u001b[31m\r\n",
      "\u001b[0m"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!sudo apt -y install libportaudio2\n",
    "!pip install -q --use-deprecated=legacy-resolver tflite-model-maker\n",
    "!pip install -q pycocotools\n",
    "!pip install -q opencv-python-headless==4.1.2.30\n",
    "!pip uninstall -y tensorflow && pip install -q tensorflow==2.8.0"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "l6lRhVK9Q_0U"
   },
   "source": [
    "导入所需的软件包。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:16:28.322231Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:16:28.321972Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:16:32.111474Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:16:32.110352Z"
    },
    "id": "XtxiUeZEiXpt"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "import os\n",
    "\n",
    "from tflite_model_maker.config import QuantizationConfig\n",
    "from tflite_model_maker.config import ExportFormat\n",
    "from tflite_model_maker import model_spec\n",
    "from tflite_model_maker import object_detector\n",
    "\n",
    "import tensorflow as tf\n",
    "assert tf.__version__.startswith('2')\n",
    "\n",
    "tf.get_logger().setLevel('ERROR')\n",
    "from absl import logging\n",
    "logging.set_verbosity(logging.ERROR)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "BRd13bfetO7B"
   },
   "source": [
    "### 准备数据集\n",
    "\n",
    "在这里，您将使用与 AutoML [快速入门](https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/edge-quickstart#preparing_a_dataset)相同的数据集。\n",
    "\n",
    "*Salads* 数据集可从以下地址获得：`gs://cloud-ml-data/img/openimage/csv/salads_ml_use.csv`.\n",
    "\n",
    "其中包含 175 个用于训练的图像，25 个用于验证的图像，以及 25 个用于测试的图像。数据集有五个类：`Salad`、`Seafood`、`Tomato`、`Baked goods`、`Cheese`。\n",
    "\n",
    "<br>\n",
    "\n",
    "数据集以 CSV 格式提供：\n",
    "\n",
    "```\n",
    "TRAINING,gs://cloud-ml-data/img/openimage/3/2520/3916261642_0a504acd60_o.jpg,Salad,0.0,0.0954,,,0.977,0.957,,\n",
    "VALIDATION,gs://cloud-ml-data/img/openimage/3/2520/3916261642_0a504acd60_o.jpg,Seafood,0.0154,0.1538,,,1.0,0.802,,\n",
    "TEST,gs://cloud-ml-data/img/openimage/3/2520/3916261642_0a504acd60_o.jpg,Tomato,0.0,0.655,,,0.231,0.839,,\n",
    "```\n",
    "\n",
    "- 每一行对应于一个定位在较大图像中的对象，每个对象被专门指定为测试、训练或验证数据。在本笔记本的后面阶段，您将了解关于这么做的意义的更多信息。\n",
    "- 这里包含的三行表示**同一图像中的三个不同对象**，可从以下地址获得：`gs://cloud-ml-data/img/openimage/3/2520/3916261642_0a504acd60_o.jpg`。\n",
    "- 每一行都有不同的标签：`Salad`、`Seafood`、`Tomato` 等。\n",
    "- 使用左上角和右下角顶点为每个图像指定边界框。\n",
    "\n",
    "以下是这三行的可视化效果：\n",
    "\n",
    "<br>\n",
    "\n",
    "\n",
    "<img src=\"https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/images/quickstart-preparing_a_dataset.png\" class=\"\">\n",
    "\n",
    "如果您想了解有关如何准备您自己的 CSV 文件以及创建有效数据集的最低要求的更多信息，请参阅[准备您的训练数据](https://cloud.google.com/vision/automl/object-detection/docs/prepare)指南了解更多详细信息。\n",
    "\n",
    "如果您是 Google Cloud 的新用户，您可能想知道 `gs://` 网址是什么意思。它们是存储在 [Google Cloud Storage](https://cloud.google.com/storage) (GCS) 上的文件的网址。如果您在 GCS 上公开您的文件或[验证您的客户端](https://cloud.google.com/storage/docs/authentication#libauth)，Model Maker 可以像读取本地文件一样读取这些文件。\n",
    "\n",
    "然而，您不需要将图片保存在 Google Cloud 上就可以使用 Model Maker。您可以在 CSV 文件中使用本地路径，Model Maker 将正常工作。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "xushUyZXqP59"
   },
   "source": [
    "## 快速入门"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "vn61LJ9QbOPi"
   },
   "source": [
    "训练目标检测模型有六个步骤：\n",
    "\n",
    "**第 1 步：选择目标检测模型架构。**\n",
    "\n",
    "本教程使用 EfficientDet-Lite0 模型。EfficientDet-Lite[0-4] 是一系列移动/物联网友好的目标检测模型，派生自 [EfficientDet](https://arxiv.org/abs/1911.09070) 架构。\n",
    "\n",
    "以下是每种 EfficientDet-Lite 模型之间的性能对比。\n",
    "\n",
    "模型架构 | 大小 (MB)* | 延迟 (ms)** | 平均精度***\n",
    "--- | --- | --- | ---\n",
    "EfficientDet-Lite0 | 4.4 | 37 | 25.69%\n",
    "EfficientDet-Lite1 | 5.8 | 49 | 30.55%\n",
    "EfficientDet-Lite2 | 7.2 | 69 | 33.97%\n",
    "EfficientDet-Lite3 | 11.4 | 116 | 37.70%\n",
    "EfficientDet-Lite4 | 19.9 | 260 | 41.96%\n",
    "\n",
    "<i> * 整数量化模型的大小。<br> ** 延迟在使用 4 个 CPU 线程的 Pixel 4 上测得。<br> *** 平均精度是 COCO 2017 验证数据集上的 mAP（平均精度均值）。</i>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:16:32.117428Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:16:32.116582Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:16:34.986638Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:16:34.985863Z"
    },
    "id": "CtdZ-JDwMimd"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "spec = model_spec.get('efficientdet_lite0')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "s5U-A3tw6Y27"
   },
   "source": [
    "**第 2 步：加载数据集。**\n",
    "\n",
    "Model Maker 将接收 CSV 格式的输入数据。使用 `object_detector.DataLoader.from_csv` 方法加载数据集，并将其分割为训练、验证和测试图像。\n",
    "\n",
    "- 训练图像：这些图像用于训练目标检测模型识别沙拉成分。\n",
    "- 验证图像：这些是模型在训练过程中没有见过的图像。您将使用它们来决定何时应停止训练，以避免[过拟合](https://en.wikipedia.org/wiki/Overfitting)。\n",
    "- 测试图像：这些图像用于评估最终模型的性能。\n",
    "\n",
    "您可以直接从 Google Cloud Storage 加载 CSV 文件，但不需要在 Google Cloud 上保留您的图像来使用 Model Maker。您可以在计算机上指定一个本地 CSV 文件，Model Maker 即可正常工作。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:16:34.990355Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:16:34.990095Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:17:26.662308Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:17:26.661584Z"
    },
    "id": "HD5BvzWe6YKa"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "train_data, validation_data, test_data = object_detector.DataLoader.from_csv('gs://cloud-ml-data/img/openimage/csv/salads_ml_use.csv')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "2uZkLR6N6gDR"
   },
   "source": [
    "**第 3 步：用训练数据训练 TensorFlow 模型。**\n",
    "\n",
    "- EfficientDet-Lite0 模型默认使用 `epochs = 50`，这意味着它将对训练数据集进行 50 次遍历。您可以在训练期间查看验证准确率，并提前停止，以避免过拟合。\n",
    "- 在此处设置 `batch_size = 8`，这样您将看到，遍历训练数据集中的 175 个图像需要 21 个步骤。\n",
    "- 设置 `train_whole_model=True` 可以对整个模型进行微调，而不仅仅是训练头层来提高准确率。代价是训练模型可能需要更长的时间。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:17:26.667477Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:17:26.666779Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:23:34.696673Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:23:34.695899Z"
    },
    "id": "kwlYdTcg63xy"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Epoch 1/50\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 10:48 - det_loss: 1.8661 - cls_loss: 1.1501 - box_loss: 0.0143 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.9297 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 0.8841"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 1.7850 - cls_loss: 1.1382 - box_loss: 0.0129 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8486 - learning_rate: 0.0087 - gradient_norm: 0.7704"
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      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 1.7799 - cls_loss: 1.1367 - box_loss: 0.0129 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8434 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 0.7753"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 1.7768 - cls_loss: 1.1363 - box_loss: 0.0128 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8403 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 0.7734"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 1.7722 - cls_loss: 1.1350 - box_loss: 0.0127 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8357 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 0.7682"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.7723 - cls_loss: 1.1349 - box_loss: 0.0127 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8358 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 0.7660"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 1.7698 - cls_loss: 1.1343 - box_loss: 0.0127 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8333 - learning_rate: 0.0090 - gradient_norm: 0.7677"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 41s 432ms/step - det_loss: 1.7675 - cls_loss: 1.1338 - box_loss: 0.0127 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8310 - learning_rate: 0.0090 - gradient_norm: 0.7692 - val_det_loss: 1.6300 - val_cls_loss: 1.0870 - val_box_loss: 0.0109 - val_reg_l2_loss: 0.0635 - val_loss: 1.6936\n"
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      "Epoch 2/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.8040 - cls_loss: 1.1231 - box_loss: 0.0136 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.8675 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.7290"
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      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.7310 - cls_loss: 1.1094 - box_loss: 0.0124 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7945 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8066"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.7018 - cls_loss: 1.1042 - box_loss: 0.0120 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7653 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8173"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.7003 - cls_loss: 1.1024 - box_loss: 0.0120 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7638 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8209"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 1.6966 - cls_loss: 1.1030 - box_loss: 0.0119 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7602 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8902"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 1.6735 - cls_loss: 1.0984 - box_loss: 0.0115 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7370 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8429"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 1.6708 - cls_loss: 1.0984 - box_loss: 0.0114 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7344 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8288"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 1.6634 - cls_loss: 1.0959 - box_loss: 0.0113 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7269 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8225"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 1.6551 - cls_loss: 1.0926 - box_loss: 0.0113 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7187 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.8387"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.6379 - cls_loss: 1.0851 - box_loss: 0.0111 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.7014 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.9114"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 284ms/step - det_loss: 1.6326 - cls_loss: 1.0827 - box_loss: 0.0110 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.6961 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 0.9392 - val_det_loss: 1.4099 - val_cls_loss: 0.9169 - val_box_loss: 0.0099 - val_reg_l2_loss: 0.0635 - val_loss: 1.4735\n"
     ]
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      "Epoch 3/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.4782 - cls_loss: 0.9946 - box_loss: 0.0097 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5418 - learning_rate: 0.0100 - gradient_norm: 1.2150"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 1.4887 - cls_loss: 0.9835 - box_loss: 0.0101 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5522 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.5829"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 1.4798 - cls_loss: 0.9754 - box_loss: 0.0101 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5433 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.7187"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 1.4869 - cls_loss: 0.9819 - box_loss: 0.0101 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5504 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.8447"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 1.4740 - cls_loss: 0.9720 - box_loss: 0.0100 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5375 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.8386"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.4741 - cls_loss: 0.9730 - box_loss: 0.0100 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5376 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.8281"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 1.4660 - cls_loss: 0.9665 - box_loss: 0.0100 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5295 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.8401"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 288ms/step - det_loss: 1.4586 - cls_loss: 0.9606 - box_loss: 0.0100 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.5221 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 1.8510 - val_det_loss: 1.4634 - val_cls_loss: 1.0030 - val_box_loss: 0.0092 - val_reg_l2_loss: 0.0635 - val_loss: 1.5269\n"
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      "Epoch 4/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.2636 - cls_loss: 0.7928 - box_loss: 0.0094 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.3271 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 3.6408"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.3366 - cls_loss: 0.8581 - box_loss: 0.0096 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.4001 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 3.4815"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.3071 - cls_loss: 0.8481 - box_loss: 0.0092 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.3707 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.8903"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.3549 - cls_loss: 0.8676 - box_loss: 0.0097 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.4184 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.6996"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 1.3531 - cls_loss: 0.8689 - box_loss: 0.0097 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.4166 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.5419"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 1.3177 - cls_loss: 0.8399 - box_loss: 0.0096 - reg_l2_loss: 0.0635 - loss: 1.3813 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.2998"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 1.3162 - cls_loss: 0.8393 - box_loss: 0.0095 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3797 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.2880"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 1.3126 - cls_loss: 0.8362 - box_loss: 0.0095 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3762 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.2533"
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      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 1.3205 - cls_loss: 0.8428 - box_loss: 0.0096 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3840 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.1388"
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      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 1.3151 - cls_loss: 0.8397 - box_loss: 0.0095 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3786 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.1457"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.2939 - cls_loss: 0.8249 - box_loss: 0.0094 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3575 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.0711"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 313ms/step - det_loss: 1.2882 - cls_loss: 0.8228 - box_loss: 0.0093 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.3517 - learning_rate: 0.0099 - gradient_norm: 2.2037 - val_det_loss: 1.4783 - val_cls_loss: 1.0472 - val_box_loss: 0.0086 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 1.5418\n"
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      "Epoch 5/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.1785 - cls_loss: 0.7596 - box_loss: 0.0084 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2421 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 2.3278"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 1.1661 - cls_loss: 0.7385 - box_loss: 0.0086 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2297 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8836"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 1.1642 - cls_loss: 0.7381 - box_loss: 0.0085 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2278 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.9161"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 1.1597 - cls_loss: 0.7379 - box_loss: 0.0084 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2233 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8884"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 1.1595 - cls_loss: 0.7380 - box_loss: 0.0084 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2231 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8986"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.1566 - cls_loss: 0.7380 - box_loss: 0.0084 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2202 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8838"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 1.1514 - cls_loss: 0.7355 - box_loss: 0.0083 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2150 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8854"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 12s 573ms/step - det_loss: 1.1467 - cls_loss: 0.7332 - box_loss: 0.0083 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2103 - learning_rate: 0.0098 - gradient_norm: 1.8869 - val_det_loss: 1.1540 - val_cls_loss: 0.7317 - val_box_loss: 0.0084 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 1.2176\n"
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      "Epoch 6/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.1926 - cls_loss: 0.7815 - box_loss: 0.0082 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2561 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.3691"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.1282 - cls_loss: 0.7305 - box_loss: 0.0080 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1918 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.5934"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.1057 - cls_loss: 0.7030 - box_loss: 0.0081 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1693 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.6945"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0960 - cls_loss: 0.6891 - box_loss: 0.0081 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1596 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.8939"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0941 - cls_loss: 0.6714 - box_loss: 0.0085 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1577 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.7848"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0943 - cls_loss: 0.6774 - box_loss: 0.0083 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1579 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 2.0074"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 1.0967 - cls_loss: 0.6798 - box_loss: 0.0083 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1602 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.9746"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 1.0904 - cls_loss: 0.6801 - box_loss: 0.0082 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1540 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.9180"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.0823 - cls_loss: 0.6759 - box_loss: 0.0081 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1458 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.8778"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 295ms/step - det_loss: 1.0630 - cls_loss: 0.6670 - box_loss: 0.0079 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1266 - learning_rate: 0.0097 - gradient_norm: 1.8586 - val_det_loss: 1.0742 - val_cls_loss: 0.6978 - val_box_loss: 0.0075 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 1.1378\n"
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      "Epoch 7/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.0490 - cls_loss: 0.6637 - box_loss: 0.0077 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1126 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.6498"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 1.0261 - cls_loss: 0.6472 - box_loss: 0.0076 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0897 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.8229"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 1.0234 - cls_loss: 0.6463 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0870 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.7968"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 1.0277 - cls_loss: 0.6516 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0913 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.8440"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 1.0287 - cls_loss: 0.6519 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0923 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.8259"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 1.0247 - cls_loss: 0.6487 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0883 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.8365"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 1.0247 - cls_loss: 0.6475 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0884 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.8141"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 318ms/step - det_loss: 1.0248 - cls_loss: 0.6464 - box_loss: 0.0076 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0884 - learning_rate: 0.0096 - gradient_norm: 1.7937 - val_det_loss: 0.9156 - val_cls_loss: 0.5667 - val_box_loss: 0.0070 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.9792\n"
     ]
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      "Epoch 8/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.1930 - cls_loss: 0.7517 - box_loss: 0.0088 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2566 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.3691"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.1458 - cls_loss: 0.7027 - box_loss: 0.0089 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.2094 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.4858"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0680 - cls_loss: 0.6686 - box_loss: 0.0080 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1316 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.4727"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0589 - cls_loss: 0.6513 - box_loss: 0.0082 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.1225 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.6270"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0257 - cls_loss: 0.6392 - box_loss: 0.0077 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0893 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.6984"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 1.0034 - cls_loss: 0.6253 - box_loss: 0.0076 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0670 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.7337"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 1.0007 - cls_loss: 0.6269 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0644 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.7362"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.9948 - cls_loss: 0.6232 - box_loss: 0.0074 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0584 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.7062"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.9928 - cls_loss: 0.6197 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0564 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.6967"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.9872 - cls_loss: 0.6189 - box_loss: 0.0074 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0508 - learning_rate: 0.0095 - gradient_norm: 1.7041"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.9928 - cls_loss: 0.6253 - box_loss: 0.0074 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0564 - learning_rate: 0.0094 - gradient_norm: 1.7884"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 288ms/step - det_loss: 0.9946 - cls_loss: 0.6278 - box_loss: 0.0073 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0582 - learning_rate: 0.0094 - gradient_norm: 1.8340 - val_det_loss: 0.8883 - val_cls_loss: 0.5422 - val_box_loss: 0.0069 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.9519\n"
     ]
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      "Epoch 9/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.9583 - cls_loss: 0.6403 - box_loss: 0.0064 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0219 - learning_rate: 0.0094 - gradient_norm: 1.8627"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.9656 - cls_loss: 0.6210 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0292 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 2.0097"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.9662 - cls_loss: 0.6221 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0299 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 2.0018"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.9755 - cls_loss: 0.6272 - box_loss: 0.0070 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0391 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 2.0061"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.9706 - cls_loss: 0.6239 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0342 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 1.9770"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.9692 - cls_loss: 0.6229 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0328 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 1.9884"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.9645 - cls_loss: 0.6203 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0281 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 1.9772"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 283ms/step - det_loss: 0.9602 - cls_loss: 0.6179 - box_loss: 0.0068 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0238 - learning_rate: 0.0093 - gradient_norm: 1.9670 - val_det_loss: 0.8432 - val_cls_loss: 0.5169 - val_box_loss: 0.0065 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.9068\n"
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      "Epoch 10/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8389 - cls_loss: 0.5513 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9025 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.2954"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.9845 - cls_loss: 0.6328 - box_loss: 0.0070 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0482 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.2610"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.9866 - cls_loss: 0.6294 - box_loss: 0.0071 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0502 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.2800"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.9975 - cls_loss: 0.6242 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0611 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.4010"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.9731 - cls_loss: 0.6159 - box_loss: 0.0071 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0367 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.2407"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.9644 - cls_loss: 0.6212 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0280 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.2245"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.9565 - cls_loss: 0.6120 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0202 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.1557"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.9475 - cls_loss: 0.6045 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0111 - learning_rate: 0.0092 - gradient_norm: 2.0780"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.9602 - cls_loss: 0.6134 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0238 - learning_rate: 0.0091 - gradient_norm: 2.0999"
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      "12/21 [================>.............] - ETA: 1s - det_loss: 0.9558 - cls_loss: 0.6110 - box_loss: 0.0069 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0195 - learning_rate: 0.0091 - gradient_norm: 2.0517"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.9396 - cls_loss: 0.5994 - box_loss: 0.0068 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0032 - learning_rate: 0.0091 - gradient_norm: 2.0249"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 366ms/step - det_loss: 0.9316 - cls_loss: 0.5941 - box_loss: 0.0067 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9952 - learning_rate: 0.0091 - gradient_norm: 2.0556 - val_det_loss: 0.8252 - val_cls_loss: 0.5355 - val_box_loss: 0.0058 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.8889\n"
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      "Epoch 11/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.0150 - cls_loss: 0.6408 - box_loss: 0.0075 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0787 - learning_rate: 0.0090 - gradient_norm: 2.2975"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.9128 - cls_loss: 0.5815 - box_loss: 0.0066 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9764 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9786"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.9078 - cls_loss: 0.5795 - box_loss: 0.0066 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9714 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9698"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.9108 - cls_loss: 0.5814 - box_loss: 0.0066 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9744 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9803"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.9092 - cls_loss: 0.5810 - box_loss: 0.0066 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9728 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9803"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.9069 - cls_loss: 0.5790 - box_loss: 0.0066 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9705 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9600"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.9043 - cls_loss: 0.5779 - box_loss: 0.0065 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9679 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9435"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 314ms/step - det_loss: 0.9019 - cls_loss: 0.5770 - box_loss: 0.0065 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9656 - learning_rate: 0.0089 - gradient_norm: 1.9285 - val_det_loss: 0.7875 - val_cls_loss: 0.5036 - val_box_loss: 0.0057 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.8511\n"
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      "Epoch 12/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8038 - cls_loss: 0.5136 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.8674 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 2.1058"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8079 - cls_loss: 0.5241 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.8716 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 2.0357"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8347 - cls_loss: 0.5300 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.8984 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 1.9762"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8578 - cls_loss: 0.5493 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9215 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 2.0485"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8577 - cls_loss: 0.5543 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9214 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 1.9678"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.8763 - cls_loss: 0.5678 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9400 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 2.1158"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.8753 - cls_loss: 0.5664 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9389 - learning_rate: 0.0088 - gradient_norm: 2.0334"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.8800 - cls_loss: 0.5637 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9436 - learning_rate: 0.0087 - gradient_norm: 1.9512"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.8809 - cls_loss: 0.5657 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9446 - learning_rate: 0.0087 - gradient_norm: 1.9350"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 283ms/step - det_loss: 0.8818 - cls_loss: 0.5675 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9455 - learning_rate: 0.0087 - gradient_norm: 1.9203 - val_det_loss: 0.8129 - val_cls_loss: 0.5313 - val_box_loss: 0.0056 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.8766\n"
     ]
    },
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      "Epoch 13/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.9887 - cls_loss: 0.5339 - box_loss: 0.0091 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 1.0523 - learning_rate: 0.0086 - gradient_norm: 2.1692"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.8587 - cls_loss: 0.5553 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9223 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9539"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.8547 - cls_loss: 0.5543 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9184 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9616"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.8550 - cls_loss: 0.5539 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9187 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9865"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.8577 - cls_loss: 0.5553 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9214 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9832"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.8531 - cls_loss: 0.5537 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9168 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9618"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.8495 - cls_loss: 0.5502 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9132 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9677"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 289ms/step - det_loss: 0.8463 - cls_loss: 0.5471 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9099 - learning_rate: 0.0085 - gradient_norm: 1.9731 - val_det_loss: 0.8389 - val_cls_loss: 0.5602 - val_box_loss: 0.0056 - val_reg_l2_loss: 0.0636 - val_loss: 0.9026\n"
     ]
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      "Epoch 14/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8163 - cls_loss: 0.5420 - box_loss: 0.0055 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.8800 - learning_rate: 0.0084 - gradient_norm: 1.8742"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8711 - cls_loss: 0.5449 - box_loss: 0.0065 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9348 - learning_rate: 0.0084 - gradient_norm: 1.8767"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8674 - cls_loss: 0.5534 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9310 - learning_rate: 0.0084 - gradient_norm: 1.9691"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8417 - cls_loss: 0.5467 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9054 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1190"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8574 - cls_loss: 0.5578 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9211 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.2279"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8450 - cls_loss: 0.5512 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9087 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1076"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8558 - cls_loss: 0.5609 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9195 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1850"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8376 - cls_loss: 0.5491 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0636 - loss: 0.9013 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1368"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.8562 - cls_loss: 0.5649 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9198 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1656"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.8665 - cls_loss: 0.5667 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9301 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1709"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.8482 - cls_loss: 0.5570 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9118 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.1305"
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      "15/21 [====================>.........] - ETA: 0s - det_loss: 0.8431 - cls_loss: 0.5532 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9068 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.0944"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.8617 - cls_loss: 0.5643 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9253 - learning_rate: 0.0083 - gradient_norm: 2.2672"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.8572 - cls_loss: 0.5606 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9209 - learning_rate: 0.0082 - gradient_norm: 2.2523"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 282ms/step - det_loss: 0.8532 - cls_loss: 0.5572 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9169 - learning_rate: 0.0082 - gradient_norm: 2.2388 - val_det_loss: 0.7846 - val_cls_loss: 0.5136 - val_box_loss: 0.0054 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8483\n"
     ]
    },
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      "Epoch 15/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7656 - cls_loss: 0.5160 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8292 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 1.5821"
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      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8448 - cls_loss: 0.5501 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9085 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 1.9237"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8575 - cls_loss: 0.5541 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9211 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 1.9448"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8615 - cls_loss: 0.5532 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9252 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 1.8979"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.8578 - cls_loss: 0.5504 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9214 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 2.0070"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.8597 - cls_loss: 0.5540 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9233 - learning_rate: 0.0081 - gradient_norm: 1.9956"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.8247 - cls_loss: 0.5407 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8883 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.0247"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.8205 - cls_loss: 0.5375 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8842 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.0270"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.8290 - cls_loss: 0.5401 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8927 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.0744"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.8261 - cls_loss: 0.5377 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8898 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.0901"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.8352 - cls_loss: 0.5429 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8989 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.1150"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.8279 - cls_loss: 0.5396 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8915 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.1267"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 8s 389ms/step - det_loss: 0.8212 - cls_loss: 0.5365 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8849 - learning_rate: 0.0080 - gradient_norm: 2.1374 - val_det_loss: 0.7583 - val_cls_loss: 0.4988 - val_box_loss: 0.0052 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8219\n"
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      "Epoch 16/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 1.0689 - cls_loss: 0.7611 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 1.1326 - learning_rate: 0.0079 - gradient_norm: 3.6665"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8978 - cls_loss: 0.6147 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9615 - learning_rate: 0.0079 - gradient_norm: 2.5603"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8227 - cls_loss: 0.5616 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8864 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.1463"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8157 - cls_loss: 0.5495 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8793 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.0873"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8589 - cls_loss: 0.5664 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9226 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.2253"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8773 - cls_loss: 0.5582 - box_loss: 0.0064 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9410 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.3758"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8597 - cls_loss: 0.5460 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9234 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.2809"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.8595 - cls_loss: 0.5459 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9232 - learning_rate: 0.0078 - gradient_norm: 2.2379"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.8157 - cls_loss: 0.5252 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8794 - learning_rate: 0.0077 - gradient_norm: 2.1864"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 289ms/step - det_loss: 0.8107 - cls_loss: 0.5229 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8744 - learning_rate: 0.0077 - gradient_norm: 2.1675 - val_det_loss: 0.8215 - val_cls_loss: 0.5593 - val_box_loss: 0.0052 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8852\n"
     ]
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      "Epoch 17/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7331 - cls_loss: 0.4490 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7968 - learning_rate: 0.0076 - gradient_norm: 1.8327"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7818 - cls_loss: 0.4953 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8455 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.2890"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.7891 - cls_loss: 0.4963 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8527 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.2704"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.7927 - cls_loss: 0.5071 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8564 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3267"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.7955 - cls_loss: 0.5074 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8591 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3230"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.8020 - cls_loss: 0.5140 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8657 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3289"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.7997 - cls_loss: 0.5130 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8634 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3067"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7920 - cls_loss: 0.5106 - box_loss: 0.0056 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8556 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.2940"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7950 - cls_loss: 0.5120 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8587 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3158"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 286ms/step - det_loss: 0.7978 - cls_loss: 0.5132 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8615 - learning_rate: 0.0075 - gradient_norm: 2.3357 - val_det_loss: 0.8640 - val_cls_loss: 0.5992 - val_box_loss: 0.0053 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.9277\n"
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      "Epoch 18/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8883 - cls_loss: 0.5848 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9520 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.5267"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7836 - cls_loss: 0.5040 - box_loss: 0.0056 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8472 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.4318"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8079 - cls_loss: 0.5173 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8716 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.6652"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7978 - cls_loss: 0.5176 - box_loss: 0.0056 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8615 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.5485"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7892 - cls_loss: 0.5071 - box_loss: 0.0056 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8528 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.4038"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7992 - cls_loss: 0.5134 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8629 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.3871"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7936 - cls_loss: 0.5173 - box_loss: 0.0055 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8573 - learning_rate: 0.0073 - gradient_norm: 2.4235"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7680 - cls_loss: 0.5078 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8317 - learning_rate: 0.0072 - gradient_norm: 2.3583"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 293ms/step - det_loss: 0.7642 - cls_loss: 0.5042 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8278 - learning_rate: 0.0072 - gradient_norm: 2.3080 - val_det_loss: 0.7775 - val_cls_loss: 0.5312 - val_box_loss: 0.0049 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8412\n"
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      "Epoch 19/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8918 - cls_loss: 0.5857 - box_loss: 0.0061 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9555 - learning_rate: 0.0070 - gradient_norm: 2.4490"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.7747 - cls_loss: 0.5023 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8384 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1670"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.7730 - cls_loss: 0.5036 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8367 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1538"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.7675 - cls_loss: 0.4989 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8312 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1299"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.7634 - cls_loss: 0.4979 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8271 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1589"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7608 - cls_loss: 0.4960 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8245 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1318"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7638 - cls_loss: 0.4970 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8274 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1630"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 284ms/step - det_loss: 0.7664 - cls_loss: 0.4978 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8301 - learning_rate: 0.0069 - gradient_norm: 2.1915 - val_det_loss: 0.7483 - val_cls_loss: 0.5196 - val_box_loss: 0.0046 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8120\n"
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      "Epoch 20/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8256 - cls_loss: 0.5114 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8893 - learning_rate: 0.0067 - gradient_norm: 2.0896"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8048 - cls_loss: 0.5035 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8685 - learning_rate: 0.0067 - gradient_norm: 2.1139"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7974 - cls_loss: 0.5363 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8611 - learning_rate: 0.0067 - gradient_norm: 2.3339"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7681 - cls_loss: 0.5206 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8317 - learning_rate: 0.0067 - gradient_norm: 2.2543"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7502 - cls_loss: 0.5026 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8139 - learning_rate: 0.0067 - gradient_norm: 2.2484"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7506 - cls_loss: 0.4879 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8143 - learning_rate: 0.0066 - gradient_norm: 2.3395"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 8s 388ms/step - det_loss: 0.7418 - cls_loss: 0.4831 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8055 - learning_rate: 0.0066 - gradient_norm: 2.2534 - val_det_loss: 0.7673 - val_cls_loss: 0.5250 - val_box_loss: 0.0048 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8310\n"
     ]
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      "Epoch 21/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7357 - cls_loss: 0.4453 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7994 - learning_rate: 0.0064 - gradient_norm: 1.8374"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.8173 - cls_loss: 0.5173 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8810 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.6818"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.8157 - cls_loss: 0.5144 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8794 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.6563"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.8072 - cls_loss: 0.5099 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8709 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.6415"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.8003 - cls_loss: 0.5070 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8640 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.6132"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7974 - cls_loss: 0.5066 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8611 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.6018"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7991 - cls_loss: 0.5077 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8628 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.5828"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 280ms/step - det_loss: 0.8007 - cls_loss: 0.5087 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8644 - learning_rate: 0.0063 - gradient_norm: 2.5656 - val_det_loss: 0.7869 - val_cls_loss: 0.5317 - val_box_loss: 0.0051 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8506\n"
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      "Epoch 22/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.9029 - cls_loss: 0.6066 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.9665 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.8000"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8027 - cls_loss: 0.5273 - box_loss: 0.0055 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8664 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.4165"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8214 - cls_loss: 0.5460 - box_loss: 0.0055 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8851 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.3825"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7997 - cls_loss: 0.5361 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8634 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.3674"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.8003 - cls_loss: 0.5293 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8640 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.6070"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7736 - cls_loss: 0.5086 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8373 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.4847"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7624 - cls_loss: 0.5030 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8261 - learning_rate: 0.0061 - gradient_norm: 2.4906"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.7510 - cls_loss: 0.4980 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8147 - learning_rate: 0.0060 - gradient_norm: 2.4380"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7445 - cls_loss: 0.4910 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8082 - learning_rate: 0.0060 - gradient_norm: 2.3321"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 295ms/step - det_loss: 0.7374 - cls_loss: 0.4861 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8011 - learning_rate: 0.0060 - gradient_norm: 2.2847 - val_det_loss: 0.8170 - val_cls_loss: 0.5612 - val_box_loss: 0.0051 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8807\n"
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      "Epoch 23/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7388 - cls_loss: 0.5009 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8025 - learning_rate: 0.0058 - gradient_norm: 2.3077"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.7206 - cls_loss: 0.4718 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7843 - learning_rate: 0.0057 - gradient_norm: 2.1623"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.7378 - cls_loss: 0.4822 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8015 - learning_rate: 0.0057 - gradient_norm: 2.2194"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.7325 - cls_loss: 0.4797 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7962 - learning_rate: 0.0057 - gradient_norm: 2.1917"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.7345 - cls_loss: 0.4786 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7982 - learning_rate: 0.0057 - gradient_norm: 2.1755"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7372 - cls_loss: 0.4828 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8009 - learning_rate: 0.0057 - gradient_norm: 2.1890"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7378 - cls_loss: 0.4831 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8015 - learning_rate: 0.0056 - gradient_norm: 2.2094"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 283ms/step - det_loss: 0.7384 - cls_loss: 0.4833 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8021 - learning_rate: 0.0056 - gradient_norm: 2.2279 - val_det_loss: 0.8068 - val_cls_loss: 0.5482 - val_box_loss: 0.0052 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8705\n"
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      "Epoch 24/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6903 - cls_loss: 0.4579 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7540 - learning_rate: 0.0055 - gradient_norm: 2.2963"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7521 - cls_loss: 0.4991 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8158 - learning_rate: 0.0055 - gradient_norm: 2.1835"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7311 - cls_loss: 0.4818 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7948 - learning_rate: 0.0055 - gradient_norm: 2.1804"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7282 - cls_loss: 0.4764 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7919 - learning_rate: 0.0055 - gradient_norm: 2.2342"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7209 - cls_loss: 0.4735 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7846 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.2428"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7192 - cls_loss: 0.4654 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7829 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.1860"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.7218 - cls_loss: 0.4767 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7855 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.3461"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.7254 - cls_loss: 0.4822 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7892 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.3888"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.7157 - cls_loss: 0.4782 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7794 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.3882"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.7284 - cls_loss: 0.4855 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7921 - learning_rate: 0.0054 - gradient_norm: 2.3740"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7196 - cls_loss: 0.4762 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7833 - learning_rate: 0.0053 - gradient_norm: 2.3345"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 322ms/step - det_loss: 0.7370 - cls_loss: 0.4840 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8007 - learning_rate: 0.0053 - gradient_norm: 2.3582 - val_det_loss: 0.8889 - val_cls_loss: 0.6238 - val_box_loss: 0.0053 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.9526\n"
     ]
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      "Epoch 25/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.9595 - cls_loss: 0.6627 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 1.0232 - learning_rate: 0.0052 - gradient_norm: 3.1277"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.7293 - cls_loss: 0.4834 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7930 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.7227"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.7251 - cls_loss: 0.4807 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7888 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6669"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.7290 - cls_loss: 0.4801 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7927 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6442"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.7252 - cls_loss: 0.4796 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7889 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6525"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7314 - cls_loss: 0.4849 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7951 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6681"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7190 - cls_loss: 0.4781 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7828 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6363"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 364ms/step - det_loss: 0.7079 - cls_loss: 0.4719 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7716 - learning_rate: 0.0050 - gradient_norm: 2.6073 - val_det_loss: 0.8224 - val_cls_loss: 0.5445 - val_box_loss: 0.0056 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8861\n"
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      "Epoch 26/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.8061 - cls_loss: 0.5130 - box_loss: 0.0059 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8698 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.4853"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6817 - cls_loss: 0.4417 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7454 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.2736"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7155 - cls_loss: 0.4690 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7792 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.9755"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7904 - cls_loss: 0.4758 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8542 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.9460"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7958 - cls_loss: 0.4826 - box_loss: 0.0063 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8595 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.8507"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7589 - cls_loss: 0.4740 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8226 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.5524"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7661 - cls_loss: 0.4810 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8298 - learning_rate: 0.0048 - gradient_norm: 2.5261"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 288ms/step - det_loss: 0.7276 - cls_loss: 0.4669 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7913 - learning_rate: 0.0047 - gradient_norm: 2.4797 - val_det_loss: 0.8051 - val_cls_loss: 0.5411 - val_box_loss: 0.0053 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8688\n"
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      "Epoch 27/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7187 - cls_loss: 0.4558 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7824 - learning_rate: 0.0045 - gradient_norm: 1.7520"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6873 - cls_loss: 0.4435 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7510 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.2731"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6933 - cls_loss: 0.4489 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7570 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.2968"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6998 - cls_loss: 0.4578 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7635 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.3227"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.7043 - cls_loss: 0.4587 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7680 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.3459"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6990 - cls_loss: 0.4576 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7627 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.3319"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.7015 - cls_loss: 0.4566 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7652 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.3377"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 290ms/step - det_loss: 0.7037 - cls_loss: 0.4558 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7674 - learning_rate: 0.0044 - gradient_norm: 2.3431 - val_det_loss: 0.8115 - val_cls_loss: 0.5432 - val_box_loss: 0.0054 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8752\n"
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      "Epoch 28/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5573 - cls_loss: 0.4007 - box_loss: 0.0031 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6211 - learning_rate: 0.0042 - gradient_norm: 2.3316"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7091 - cls_loss: 0.4673 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7728 - learning_rate: 0.0042 - gradient_norm: 2.1718"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6963 - cls_loss: 0.4493 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7600 - learning_rate: 0.0042 - gradient_norm: 2.2962"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6930 - cls_loss: 0.4432 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7567 - learning_rate: 0.0042 - gradient_norm: 2.4367"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6687 - cls_loss: 0.4270 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7324 - learning_rate: 0.0042 - gradient_norm: 2.4924"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6831 - cls_loss: 0.4403 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7468 - learning_rate: 0.0041 - gradient_norm: 2.3741"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.7250 - cls_loss: 0.4639 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7887 - learning_rate: 0.0041 - gradient_norm: 2.8172"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 308ms/step - det_loss: 0.7116 - cls_loss: 0.4590 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7753 - learning_rate: 0.0040 - gradient_norm: 2.7340 - val_det_loss: 0.8266 - val_cls_loss: 0.5705 - val_box_loss: 0.0051 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8904\n"
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      "Epoch 29/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7842 - cls_loss: 0.5285 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8479 - learning_rate: 0.0039 - gradient_norm: 2.7387"
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      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7116 - cls_loss: 0.4618 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7753 - learning_rate: 0.0039 - gradient_norm: 2.8249"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6990 - cls_loss: 0.4562 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7628 - learning_rate: 0.0039 - gradient_norm: 2.5413"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7143 - cls_loss: 0.4604 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7780 - learning_rate: 0.0039 - gradient_norm: 2.4093"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7181 - cls_loss: 0.4588 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7818 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.3780"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6821 - cls_loss: 0.4392 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7458 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.3387"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6846 - cls_loss: 0.4382 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7483 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.3533"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6962 - cls_loss: 0.4505 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7600 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.4008"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6973 - cls_loss: 0.4504 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7610 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.4365"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6975 - cls_loss: 0.4492 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7612 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.4474"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6923 - cls_loss: 0.4467 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7560 - learning_rate: 0.0038 - gradient_norm: 2.4191"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6927 - cls_loss: 0.4486 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7564 - learning_rate: 0.0037 - gradient_norm: 2.4072"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6906 - cls_loss: 0.4478 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7543 - learning_rate: 0.0037 - gradient_norm: 2.4301"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 278ms/step - det_loss: 0.6887 - cls_loss: 0.4471 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7524 - learning_rate: 0.0037 - gradient_norm: 2.4508 - val_det_loss: 0.7780 - val_cls_loss: 0.5375 - val_box_loss: 0.0048 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8417\n"
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      "Epoch 30/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7370 - cls_loss: 0.4781 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8008 - learning_rate: 0.0036 - gradient_norm: 2.2983"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6520 - cls_loss: 0.4246 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7157 - learning_rate: 0.0036 - gradient_norm: 1.9459"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6626 - cls_loss: 0.4341 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7263 - learning_rate: 0.0036 - gradient_norm: 1.9249"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6792 - cls_loss: 0.4356 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7429 - learning_rate: 0.0036 - gradient_norm: 1.9360"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6833 - cls_loss: 0.4456 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7470 - learning_rate: 0.0035 - gradient_norm: 2.0646"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6929 - cls_loss: 0.4463 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7567 - learning_rate: 0.0035 - gradient_norm: 2.1413"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6830 - cls_loss: 0.4418 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7467 - learning_rate: 0.0035 - gradient_norm: 2.0567"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6750 - cls_loss: 0.4393 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7387 - learning_rate: 0.0035 - gradient_norm: 2.0481"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 359ms/step - det_loss: 0.6970 - cls_loss: 0.4540 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7607 - learning_rate: 0.0034 - gradient_norm: 2.4654 - val_det_loss: 0.7527 - val_cls_loss: 0.5348 - val_box_loss: 0.0044 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8164\n"
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      "Epoch 31/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6559 - cls_loss: 0.4421 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7196 - learning_rate: 0.0033 - gradient_norm: 2.2545"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6676 - cls_loss: 0.4247 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7313 - learning_rate: 0.0033 - gradient_norm: 2.7167"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6873 - cls_loss: 0.4406 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7510 - learning_rate: 0.0033 - gradient_norm: 2.4220"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6815 - cls_loss: 0.4376 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7452 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.3553"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6666 - cls_loss: 0.4266 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7304 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.3141"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6638 - cls_loss: 0.4287 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7275 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.2567"
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      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6713 - cls_loss: 0.4328 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7350 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.2463"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6756 - cls_loss: 0.4412 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7393 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.3262"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6748 - cls_loss: 0.4415 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7385 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.3269"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6655 - cls_loss: 0.4375 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7292 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.2673"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6637 - cls_loss: 0.4378 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7275 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.2857"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6687 - cls_loss: 0.4379 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7324 - learning_rate: 0.0032 - gradient_norm: 2.3041"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6615 - cls_loss: 0.4341 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7252 - learning_rate: 0.0031 - gradient_norm: 2.2786"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6591 - cls_loss: 0.4340 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7228 - learning_rate: 0.0031 - gradient_norm: 2.3019"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6582 - cls_loss: 0.4328 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7219 - learning_rate: 0.0031 - gradient_norm: 2.3187"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 285ms/step - det_loss: 0.6573 - cls_loss: 0.4318 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7210 - learning_rate: 0.0031 - gradient_norm: 2.3340 - val_det_loss: 0.7645 - val_cls_loss: 0.5354 - val_box_loss: 0.0046 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8282\n"
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      "Epoch 32/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5875 - cls_loss: 0.3692 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6512 - learning_rate: 0.0030 - gradient_norm: 1.7711"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6421 - cls_loss: 0.4076 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7058 - learning_rate: 0.0030 - gradient_norm: 1.9221"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6757 - cls_loss: 0.4295 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7394 - learning_rate: 0.0030 - gradient_norm: 1.9782"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6719 - cls_loss: 0.4287 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7356 - learning_rate: 0.0030 - gradient_norm: 2.0763"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6755 - cls_loss: 0.4286 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7392 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.3397"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6866 - cls_loss: 0.4288 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7503 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.3486"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6669 - cls_loss: 0.4193 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7306 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.2390"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6773 - cls_loss: 0.4293 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7410 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.2524"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6768 - cls_loss: 0.4313 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7405 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.1939"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6556 - cls_loss: 0.4226 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7194 - learning_rate: 0.0029 - gradient_norm: 2.1222"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6572 - cls_loss: 0.4288 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7209 - learning_rate: 0.0028 - gradient_norm: 2.3359"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6605 - cls_loss: 0.4314 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7243 - learning_rate: 0.0028 - gradient_norm: 2.3338"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 279ms/step - det_loss: 0.6636 - cls_loss: 0.4338 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7273 - learning_rate: 0.0028 - gradient_norm: 2.3318 - val_det_loss: 0.7956 - val_cls_loss: 0.5594 - val_box_loss: 0.0047 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8593\n"
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      "Epoch 33/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6784 - cls_loss: 0.4375 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7421 - learning_rate: 0.0027 - gradient_norm: 2.5210"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.7065 - cls_loss: 0.4525 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7702 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.4807"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6797 - cls_loss: 0.4437 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7434 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.5134"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6865 - cls_loss: 0.4490 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7502 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.6165"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6872 - cls_loss: 0.4519 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7509 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.5834"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6883 - cls_loss: 0.4507 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7520 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.5597"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6806 - cls_loss: 0.4480 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7443 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.5282"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6787 - cls_loss: 0.4475 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7424 - learning_rate: 0.0026 - gradient_norm: 2.5219"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 316ms/step - det_loss: 0.6770 - cls_loss: 0.4470 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7407 - learning_rate: 0.0025 - gradient_norm: 2.5163 - val_det_loss: 0.7844 - val_cls_loss: 0.5614 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8482\n"
     ]
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      "Epoch 34/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7481 - cls_loss: 0.4926 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8118 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.1544"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6461 - cls_loss: 0.4424 - box_loss: 0.0041 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7098 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.4850"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6615 - cls_loss: 0.4404 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7252 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.5072"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6907 - cls_loss: 0.4487 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7544 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.9631"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6912 - cls_loss: 0.4479 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7550 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.7899"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7053 - cls_loss: 0.4523 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7690 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.6019"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6904 - cls_loss: 0.4471 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7541 - learning_rate: 0.0024 - gradient_norm: 2.5629"
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6892 - cls_loss: 0.4510 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7529 - learning_rate: 0.0023 - gradient_norm: 2.6193"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 287ms/step - det_loss: 0.6811 - cls_loss: 0.4467 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7449 - learning_rate: 0.0023 - gradient_norm: 2.5778 - val_det_loss: 0.7602 - val_cls_loss: 0.5361 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8240\n"
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      "Epoch 35/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7567 - cls_loss: 0.4985 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8205 - learning_rate: 0.0021 - gradient_norm: 2.6112"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6635 - cls_loss: 0.4380 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7272 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5542"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6708 - cls_loss: 0.4419 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7345 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5923"
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      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6746 - cls_loss: 0.4452 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7383 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5711"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6740 - cls_loss: 0.4440 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7377 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5445"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6782 - cls_loss: 0.4472 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7420 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5448"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6763 - cls_loss: 0.4460 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7400 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5292"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 8s 370ms/step - det_loss: 0.6745 - cls_loss: 0.4449 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7382 - learning_rate: 0.0020 - gradient_norm: 2.5151 - val_det_loss: 0.7660 - val_cls_loss: 0.5389 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8297\n"
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      "Epoch 36/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6527 - cls_loss: 0.4085 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7164 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.4043"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6968 - cls_loss: 0.4494 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7605 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.3552"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6893 - cls_loss: 0.4431 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7531 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.4276"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6774 - cls_loss: 0.4379 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7411 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.3052"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6907 - cls_loss: 0.4342 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7545 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.5083"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7021 - cls_loss: 0.4330 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7658 - learning_rate: 0.0019 - gradient_norm: 2.4005"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7021 - cls_loss: 0.4375 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7658 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.5621"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6895 - cls_loss: 0.4317 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7532 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.4560"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6919 - cls_loss: 0.4372 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7556 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.5516"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6681 - cls_loss: 0.4254 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7318 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.4479"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6689 - cls_loss: 0.4276 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7326 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.4247"
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      "14/21 [===================>..........] - ETA: 1s - det_loss: 0.6674 - cls_loss: 0.4274 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7311 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.3840"
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      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6661 - cls_loss: 0.4289 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7298 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.3873"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6626 - cls_loss: 0.4283 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7263 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.4109"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6640 - cls_loss: 0.4295 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7277 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.3965"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 296ms/step - det_loss: 0.6652 - cls_loss: 0.4305 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7289 - learning_rate: 0.0018 - gradient_norm: 2.3834 - val_det_loss: 0.7527 - val_cls_loss: 0.5288 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8164\n"
     ]
    },
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      "Epoch 37/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7806 - cls_loss: 0.4692 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8444 - learning_rate: 0.0016 - gradient_norm: 2.0819"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6515 - cls_loss: 0.4235 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7153 - learning_rate: 0.0016 - gradient_norm: 2.3577"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6492 - cls_loss: 0.4231 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7129 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.3239"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6449 - cls_loss: 0.4212 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7086 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.3231"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6439 - cls_loss: 0.4199 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7076 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.2898"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6471 - cls_loss: 0.4217 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7108 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.3020"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6445 - cls_loss: 0.4218 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7082 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.2927"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 319ms/step - det_loss: 0.6420 - cls_loss: 0.4219 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7058 - learning_rate: 0.0015 - gradient_norm: 2.2842 - val_det_loss: 0.7558 - val_cls_loss: 0.5281 - val_box_loss: 0.0046 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8195\n"
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      "Epoch 38/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7277 - cls_loss: 0.4764 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7914 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.9640"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6705 - cls_loss: 0.4386 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7342 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.7563"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6921 - cls_loss: 0.4449 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7558 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.9825"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6444 - cls_loss: 0.4230 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7081 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.6889"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6596 - cls_loss: 0.4312 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7233 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4981"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6660 - cls_loss: 0.4376 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7297 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4984"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6631 - cls_loss: 0.4363 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7268 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4373"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6596 - cls_loss: 0.4299 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7233 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4125"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6648 - cls_loss: 0.4299 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7285 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.5054"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6711 - cls_loss: 0.4380 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7348 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4794"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6774 - cls_loss: 0.4388 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7411 - learning_rate: 0.0014 - gradient_norm: 2.4316"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6694 - cls_loss: 0.4355 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7331 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4066"
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      "14/21 [===================>..........] - ETA: 1s - det_loss: 0.6656 - cls_loss: 0.4328 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7293 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4152"
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      "15/21 [====================>.........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6685 - cls_loss: 0.4348 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7323 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4409"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6619 - cls_loss: 0.4319 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7256 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4895"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6565 - cls_loss: 0.4294 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7202 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4808"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 288ms/step - det_loss: 0.6515 - cls_loss: 0.4270 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7153 - learning_rate: 0.0013 - gradient_norm: 2.4729 - val_det_loss: 0.7496 - val_cls_loss: 0.5206 - val_box_loss: 0.0046 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8134\n"
     ]
    },
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      "Epoch 39/50\n"
     ]
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5442 - cls_loss: 0.3907 - box_loss: 0.0031 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6079 - learning_rate: 0.0012 - gradient_norm: 2.3493"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6502 - cls_loss: 0.4257 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7139 - learning_rate: 0.0012 - gradient_norm: 2.3352"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6519 - cls_loss: 0.4229 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7156 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3320"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6619 - cls_loss: 0.4310 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7256 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3813"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6591 - cls_loss: 0.4285 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7228 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3540"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6594 - cls_loss: 0.4305 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7231 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3642"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6533 - cls_loss: 0.4278 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7170 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3501"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6515 - cls_loss: 0.4269 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7152 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3346"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 288ms/step - det_loss: 0.6499 - cls_loss: 0.4260 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7136 - learning_rate: 0.0011 - gradient_norm: 2.3206 - val_det_loss: 0.7411 - val_cls_loss: 0.5182 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8049\n"
     ]
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      "Epoch 40/50\n"
     ]
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5940 - cls_loss: 0.3601 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6577 - learning_rate: 9.9293e-04 - gradient_norm: 2.2574"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6073 - cls_loss: 0.3740 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6710 - learning_rate: 9.8838e-04 - gradient_norm: 2.5871"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6298 - cls_loss: 0.3870 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6936 - learning_rate: 9.8383e-04 - gradient_norm: 2.7094"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6347 - cls_loss: 0.3917 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6984 - learning_rate: 9.7930e-04 - gradient_norm: 2.6030"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6368 - cls_loss: 0.4017 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7006 - learning_rate: 9.6578e-04 - gradient_norm: 2.4739"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6449 - cls_loss: 0.4169 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7086 - learning_rate: 9.0853e-04 - gradient_norm: 2.4165"
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      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6456 - cls_loss: 0.4172 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7093 - learning_rate: 9.0421e-04 - gradient_norm: 2.4082"
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      "21/21 [==============================] - 8s 378ms/step - det_loss: 0.6462 - cls_loss: 0.4175 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7099 - learning_rate: 9.0029e-04 - gradient_norm: 2.4006 - val_det_loss: 0.7520 - val_cls_loss: 0.5253 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8157\n"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6764 - cls_loss: 0.4397 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7401 - learning_rate: 7.4863e-04 - gradient_norm: 2.5878"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6705 - cls_loss: 0.4378 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7342 - learning_rate: 7.4467e-04 - gradient_norm: 2.5665"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6675 - cls_loss: 0.4354 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7312 - learning_rate: 7.4073e-04 - gradient_norm: 2.5097"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6656 - cls_loss: 0.4324 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7293 - learning_rate: 7.3680e-04 - gradient_norm: 2.4653"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6648 - cls_loss: 0.4316 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7286 - learning_rate: 7.3288e-04 - gradient_norm: 2.4520"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6592 - cls_loss: 0.4290 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7230 - learning_rate: 7.2898e-04 - gradient_norm: 2.4200"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 280ms/step - det_loss: 0.6542 - cls_loss: 0.4267 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7179 - learning_rate: 7.2543e-04 - gradient_norm: 2.3908 - val_det_loss: 0.7583 - val_cls_loss: 0.5314 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8220\n"
     ]
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      "Epoch 42/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6507 - cls_loss: 0.4168 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7144 - learning_rate: 6.4341e-04 - gradient_norm: 2.2437"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6249 - cls_loss: 0.4083 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6886 - learning_rate: 6.3967e-04 - gradient_norm: 2.2847"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6184 - cls_loss: 0.4105 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6821 - learning_rate: 6.3595e-04 - gradient_norm: 2.2052"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6341 - cls_loss: 0.4218 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6978 - learning_rate: 6.3224e-04 - gradient_norm: 2.3976"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6290 - cls_loss: 0.4128 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6928 - learning_rate: 6.2855e-04 - gradient_norm: 2.3630"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6371 - cls_loss: 0.4132 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7009 - learning_rate: 6.2487e-04 - gradient_norm: 2.2732"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6511 - cls_loss: 0.4133 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7148 - learning_rate: 6.2120e-04 - gradient_norm: 2.3476"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 311ms/step - det_loss: 0.6444 - cls_loss: 0.4262 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7081 - learning_rate: 5.6814e-04 - gradient_norm: 2.4907 - val_det_loss: 0.7401 - val_cls_loss: 0.5170 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8039\n"
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      "Epoch 43/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5888 - cls_loss: 0.3967 - box_loss: 0.0038 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6525 - learning_rate: 4.9516e-04 - gradient_norm: 2.4265"
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      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6054 - cls_loss: 0.4118 - box_loss: 0.0039 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6692 - learning_rate: 4.9185e-04 - gradient_norm: 2.3774"
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      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6690 - cls_loss: 0.4474 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7327 - learning_rate: 4.8857e-04 - gradient_norm: 2.8795"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6387 - cls_loss: 0.4248 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7024 - learning_rate: 4.8529e-04 - gradient_norm: 2.6974"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6179 - cls_loss: 0.4152 - box_loss: 0.0041 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6817 - learning_rate: 4.8203e-04 - gradient_norm: 2.5989"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6117 - cls_loss: 0.4077 - box_loss: 0.0041 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6754 - learning_rate: 4.7879e-04 - gradient_norm: 2.4687"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6227 - cls_loss: 0.4114 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6864 - learning_rate: 4.7556e-04 - gradient_norm: 2.5097"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6316 - cls_loss: 0.4161 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6953 - learning_rate: 4.7234e-04 - gradient_norm: 2.5309"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6448 - cls_loss: 0.4145 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7085 - learning_rate: 4.6914e-04 - gradient_norm: 2.4900"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6499 - cls_loss: 0.4145 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7136 - learning_rate: 4.6595e-04 - gradient_norm: 2.4870"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6491 - cls_loss: 0.4160 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7129 - learning_rate: 4.6278e-04 - gradient_norm: 2.4142"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "12/21 [================>.............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6500 - cls_loss: 0.4169 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7137 - learning_rate: 4.5962e-04 - gradient_norm: 2.3731"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6639 - cls_loss: 0.4246 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7277 - learning_rate: 4.5647e-04 - gradient_norm: 2.5173"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "14/21 [===================>..........] - ETA: 1s - det_loss: 0.6633 - cls_loss: 0.4223 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7270 - learning_rate: 4.5334e-04 - gradient_norm: 2.4884"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "15/21 [====================>.........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6649 - cls_loss: 0.4239 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7286 - learning_rate: 4.5022e-04 - gradient_norm: 2.4665"
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      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6531 - cls_loss: 0.4155 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7168 - learning_rate: 4.4712e-04 - gradient_norm: 2.4367"
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      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6465 - cls_loss: 0.4131 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7102 - learning_rate: 4.4403e-04 - gradient_norm: 2.3997"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6496 - cls_loss: 0.4164 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7133 - learning_rate: 4.4095e-04 - gradient_norm: 2.4648"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6510 - cls_loss: 0.4193 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7147 - learning_rate: 4.3789e-04 - gradient_norm: 2.4386"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6483 - cls_loss: 0.4176 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7120 - learning_rate: 4.3484e-04 - gradient_norm: 2.4091"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6473 - cls_loss: 0.4178 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7110 - learning_rate: 4.3181e-04 - gradient_norm: 2.3948"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 278ms/step - det_loss: 0.6464 - cls_loss: 0.4179 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7101 - learning_rate: 4.2906e-04 - gradient_norm: 2.3817 - val_det_loss: 0.7376 - val_cls_loss: 0.5162 - val_box_loss: 0.0044 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8013\n"
     ]
    },
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      "Epoch 44/50\n"
     ]
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6336 - cls_loss: 0.4361 - box_loss: 0.0039 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6973 - learning_rate: 3.6542e-04 - gradient_norm: 2.6071"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6940 - cls_loss: 0.4581 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7577 - learning_rate: 3.6256e-04 - gradient_norm: 2.5349"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6760 - cls_loss: 0.4442 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7397 - learning_rate: 3.5972e-04 - gradient_norm: 2.3941"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6621 - cls_loss: 0.4358 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7258 - learning_rate: 3.5690e-04 - gradient_norm: 2.4046"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6903 - cls_loss: 0.4454 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7540 - learning_rate: 3.5409e-04 - gradient_norm: 2.7345"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6450 - cls_loss: 0.4180 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7087 - learning_rate: 3.1368e-04 - gradient_norm: 2.4432"
     ]
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6490 - cls_loss: 0.4219 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7127 - learning_rate: 3.1110e-04 - gradient_norm: 2.4586"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 280ms/step - det_loss: 0.6526 - cls_loss: 0.4254 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7163 - learning_rate: 3.0876e-04 - gradient_norm: 2.4726 - val_det_loss: 0.7359 - val_cls_loss: 0.5144 - val_box_loss: 0.0044 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.7996\n"
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      "Epoch 45/50\n"
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6461 - cls_loss: 0.4527 - box_loss: 0.0039 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7099 - learning_rate: 2.5472e-04 - gradient_norm: 1.7508"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6444 - cls_loss: 0.4229 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7081 - learning_rate: 2.5233e-04 - gradient_norm: 2.1253"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5864 - cls_loss: 0.3909 - box_loss: 0.0039 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6501 - learning_rate: 2.4995e-04 - gradient_norm: 1.9571"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6031 - cls_loss: 0.3926 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6668 - learning_rate: 2.4758e-04 - gradient_norm: 1.9757"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6160 - cls_loss: 0.3961 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6797 - learning_rate: 2.4523e-04 - gradient_norm: 2.1418"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6245 - cls_loss: 0.4068 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6882 - learning_rate: 2.4290e-04 - gradient_norm: 2.2462"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6045 - cls_loss: 0.3978 - box_loss: 0.0041 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6682 - learning_rate: 2.4058e-04 - gradient_norm: 2.1467"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6194 - cls_loss: 0.4045 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6831 - learning_rate: 2.3827e-04 - gradient_norm: 2.1400"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6169 - cls_loss: 0.4045 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6806 - learning_rate: 2.3598e-04 - gradient_norm: 2.1830"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6223 - cls_loss: 0.4084 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6860 - learning_rate: 2.3371e-04 - gradient_norm: 2.2251"
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    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6287 - cls_loss: 0.4101 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6924 - learning_rate: 2.3145e-04 - gradient_norm: 2.2729"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "12/21 [================>.............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6350 - cls_loss: 0.4172 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6987 - learning_rate: 2.2920e-04 - gradient_norm: 2.3405"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6287 - cls_loss: 0.4140 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6924 - learning_rate: 2.2697e-04 - gradient_norm: 2.3084"
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      "14/21 [===================>..........] - ETA: 1s - det_loss: 0.6277 - cls_loss: 0.4107 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6915 - learning_rate: 2.2475e-04 - gradient_norm: 2.2782"
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      "15/21 [====================>.........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6307 - cls_loss: 0.4126 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6944 - learning_rate: 2.2255e-04 - gradient_norm: 2.2628"
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      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6303 - cls_loss: 0.4117 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6940 - learning_rate: 2.2037e-04 - gradient_norm: 2.2511"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6249 - cls_loss: 0.4083 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6886 - learning_rate: 2.1604e-04 - gradient_norm: 2.2425"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6271 - cls_loss: 0.4098 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6909 - learning_rate: 2.1390e-04 - gradient_norm: 2.2958"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6239 - cls_loss: 0.4092 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6876 - learning_rate: 2.1177e-04 - gradient_norm: 2.3329"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6262 - cls_loss: 0.4128 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6899 - learning_rate: 2.0966e-04 - gradient_norm: 2.3287"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 7s 366ms/step - det_loss: 0.6283 - cls_loss: 0.4161 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6920 - learning_rate: 2.0774e-04 - gradient_norm: 2.3249 - val_det_loss: 0.7380 - val_cls_loss: 0.5157 - val_box_loss: 0.0044 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8017\n"
     ]
    },
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      "Epoch 46/50\n"
     ]
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     "text": [
      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7164 - cls_loss: 0.4889 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7801 - learning_rate: 1.6353e-04 - gradient_norm: 2.9912"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7468 - cls_loss: 0.4827 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8105 - learning_rate: 1.6160e-04 - gradient_norm: 3.1567"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7430 - cls_loss: 0.4829 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8067 - learning_rate: 1.5969e-04 - gradient_norm: 3.2285"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6592 - cls_loss: 0.4287 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7230 - learning_rate: 1.3286e-04 - gradient_norm: 2.6558"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6525 - cls_loss: 0.4250 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7162 - learning_rate: 1.3119e-04 - gradient_norm: 2.6243"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6480 - cls_loss: 0.4226 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7117 - learning_rate: 1.2953e-04 - gradient_norm: 2.6000"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6479 - cls_loss: 0.4233 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7116 - learning_rate: 1.2790e-04 - gradient_norm: 2.5825"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 315ms/step - det_loss: 0.6479 - cls_loss: 0.4240 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7116 - learning_rate: 1.2641e-04 - gradient_norm: 2.5665 - val_det_loss: 0.7422 - val_cls_loss: 0.5183 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8059\n"
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      "Epoch 47/50\n"
     ]
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7264 - cls_loss: 0.4175 - box_loss: 0.0062 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7901 - learning_rate: 9.2204e-05 - gradient_norm: 2.3306"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6597 - cls_loss: 0.4013 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7234 - learning_rate: 9.0757e-05 - gradient_norm: 2.2268"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6701 - cls_loss: 0.4142 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7338 - learning_rate: 8.9324e-05 - gradient_norm: 2.2505"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7046 - cls_loss: 0.4437 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7683 - learning_rate: 8.7907e-05 - gradient_norm: 2.4847"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7547 - cls_loss: 0.4647 - box_loss: 0.0058 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8184 - learning_rate: 8.6505e-05 - gradient_norm: 2.6972"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7365 - cls_loss: 0.4657 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8002 - learning_rate: 8.5119e-05 - gradient_norm: 2.8061"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7182 - cls_loss: 0.4570 - box_loss: 0.0052 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7819 - learning_rate: 8.3748e-05 - gradient_norm: 2.7221"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6990 - cls_loss: 0.4463 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7628 - learning_rate: 8.2392e-05 - gradient_norm: 2.6340"
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      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6967 - cls_loss: 0.4462 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7604 - learning_rate: 8.1051e-05 - gradient_norm: 2.6086"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6522 - cls_loss: 0.4228 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7159 - learning_rate: 6.9674e-05 - gradient_norm: 2.4497"
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      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6485 - cls_loss: 0.4218 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7122 - learning_rate: 6.8487e-05 - gradient_norm: 2.4552"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6423 - cls_loss: 0.4190 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7060 - learning_rate: 6.7315e-05 - gradient_norm: 2.4251"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6420 - cls_loss: 0.4180 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7058 - learning_rate: 6.6158e-05 - gradient_norm: 2.5496"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 279ms/step - det_loss: 0.6418 - cls_loss: 0.4172 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7055 - learning_rate: 6.5107e-05 - gradient_norm: 2.6628 - val_det_loss: 0.7433 - val_cls_loss: 0.5190 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8070\n"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "Epoch 48/50\n"
     ]
    },
    {
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.6134 - cls_loss: 0.4205 - box_loss: 0.0039 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6771 - learning_rate: 4.1050e-05 - gradient_norm: 2.9137"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6419 - cls_loss: 0.4254 - box_loss: 0.0043 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7056 - learning_rate: 2.8203e-05 - gradient_norm: 2.4773"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6474 - cls_loss: 0.4269 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7111 - learning_rate: 2.7470e-05 - gradient_norm: 2.4920"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6497 - cls_loss: 0.4268 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7134 - learning_rate: 2.6753e-05 - gradient_norm: 2.4770"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6519 - cls_loss: 0.4281 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7156 - learning_rate: 2.6051e-05 - gradient_norm: 2.4698"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6476 - cls_loss: 0.4270 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7113 - learning_rate: 2.5364e-05 - gradient_norm: 2.4614"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6495 - cls_loss: 0.4277 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7132 - learning_rate: 2.4693e-05 - gradient_norm: 2.4614"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 284ms/step - det_loss: 0.6513 - cls_loss: 0.4284 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7150 - learning_rate: 2.4083e-05 - gradient_norm: 2.4614 - val_det_loss: 0.7444 - val_cls_loss: 0.5196 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8081\n"
     ]
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      "Epoch 49/50\n"
     ]
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      "\r",
      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.5823 - cls_loss: 0.3776 - box_loss: 0.0041 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6460 - learning_rate: 1.0273e-05 - gradient_norm: 1.8872"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/21 [=>............................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6036 - cls_loss: 0.3919 - box_loss: 0.0042 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6673 - learning_rate: 9.7956e-06 - gradient_norm: 2.3213"
     ]
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6363 - cls_loss: 0.4018 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7000 - learning_rate: 9.3337e-06 - gradient_norm: 2.4920"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6404 - cls_loss: 0.4103 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7041 - learning_rate: 8.8874e-06 - gradient_norm: 2.5418"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6395 - cls_loss: 0.4066 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7032 - learning_rate: 8.4565e-06 - gradient_norm: 2.4326"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6271 - cls_loss: 0.4016 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6909 - learning_rate: 8.0411e-06 - gradient_norm: 2.4140"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6254 - cls_loss: 0.4027 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.6891 - learning_rate: 7.6413e-06 - gradient_norm: 2.5365"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 6s 290ms/step - det_loss: 0.6410 - cls_loss: 0.4188 - box_loss: 0.0044 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7048 - learning_rate: 3.5074e-06 - gradient_norm: 2.4491 - val_det_loss: 0.7436 - val_cls_loss: 0.5192 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8074\n"
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      "Epoch 50/50\n"
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      " 1/21 [>.............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7781 - cls_loss: 0.4914 - box_loss: 0.0057 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8418 - learning_rate: 0.0000e+00 - gradient_norm: 3.1411"
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      " 2/21 [=>............................] - ETA: 3s - det_loss: 0.7612 - cls_loss: 0.4629 - box_loss: 0.0060 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.8249 - learning_rate: 1.1623e-08 - gradient_norm: 2.9995"
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      " 3/21 [===>..........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7094 - cls_loss: 0.4371 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7731 - learning_rate: 3.8842e-08 - gradient_norm: 2.6415"
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      " 4/21 [====>.........................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7014 - cls_loss: 0.4293 - box_loss: 0.0054 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7651 - learning_rate: 8.1584e-08 - gradient_norm: 2.5974"
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      " 5/21 [======>.......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.7008 - cls_loss: 0.4339 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7645 - learning_rate: 1.3983e-07 - gradient_norm: 2.6574"
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      " 6/21 [=======>......................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6996 - cls_loss: 0.4345 - box_loss: 0.0053 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7633 - learning_rate: 2.1363e-07 - gradient_norm: 2.6502"
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      " 7/21 [=========>....................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6787 - cls_loss: 0.4242 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7424 - learning_rate: 3.0296e-07 - gradient_norm: 2.5536"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/21 [==========>...................] - ETA: 2s - det_loss: 0.6914 - cls_loss: 0.4352 - box_loss: 0.0051 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7551 - learning_rate: 4.0781e-07 - gradient_norm: 2.4924"
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/21 [===========>..................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6785 - cls_loss: 0.4279 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7423 - learning_rate: 5.2820e-07 - gradient_norm: 2.5037"
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      "10/21 [=============>................] - ETA: 1s - det_loss: 0.6696 - cls_loss: 0.4211 - box_loss: 0.0050 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7333 - learning_rate: 6.6411e-07 - gradient_norm: 2.4305"
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      "11/21 [==============>...............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6644 - cls_loss: 0.4188 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7281 - learning_rate: 8.1558e-07 - gradient_norm: 2.4356"
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      "12/21 [================>.............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6625 - cls_loss: 0.4187 - box_loss: 0.0049 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7262 - learning_rate: 9.8256e-07 - gradient_norm: 2.4289"
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      "13/21 [=================>............] - ETA: 1s - det_loss: 0.6649 - cls_loss: 0.4228 - box_loss: 0.0048 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7287 - learning_rate: 1.1651e-06 - gradient_norm: 2.5605"
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "14/21 [===================>..........] - ETA: 1s - det_loss: 0.6570 - cls_loss: 0.4197 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7207 - learning_rate: 1.3631e-06 - gradient_norm: 2.5016"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "15/21 [====================>.........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6532 - cls_loss: 0.4202 - box_loss: 0.0047 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7169 - learning_rate: 1.5767e-06 - gradient_norm: 2.4864"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/21 [=====================>........] - ETA: 0s - det_loss: 0.6458 - cls_loss: 0.4169 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7095 - learning_rate: 1.8058e-06 - gradient_norm: 2.4553"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/21 [=======================>......] - ETA: 0s - det_loss: 0.6444 - cls_loss: 0.4157 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7081 - learning_rate: 2.0504e-06 - gradient_norm: 2.4025"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/21 [========================>.....] - ETA: 0s - det_loss: 0.6441 - cls_loss: 0.4155 - box_loss: 0.0046 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7078 - learning_rate: 2.3105e-06 - gradient_norm: 2.3957"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/21 [==========================>...] - ETA: 0s - det_loss: 0.6418 - cls_loss: 0.4157 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7055 - learning_rate: 2.5862e-06 - gradient_norm: 2.3839"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/21 [===========================>..] - ETA: 0s - det_loss: 0.6415 - cls_loss: 0.4172 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7052 - learning_rate: 2.8774e-06 - gradient_norm: 2.3951"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - ETA: 0s - det_loss: 0.6415 - cls_loss: 0.4177 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7052 - learning_rate: 3.1841e-06 - gradient_norm: 2.3784"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/21 [==============================] - 8s 369ms/step - det_loss: 0.6415 - cls_loss: 0.4182 - box_loss: 0.0045 - reg_l2_loss: 0.0637 - loss: 0.7052 - learning_rate: 3.4629e-06 - gradient_norm: 2.3632 - val_det_loss: 0.7439 - val_cls_loss: 0.5192 - val_box_loss: 0.0045 - val_reg_l2_loss: 0.0637 - val_loss: 0.8076\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model = object_detector.create(train_data, model_spec=spec, batch_size=8, train_whole_model=True, validation_data=validation_data)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-BzCHLWJ6h7q"
   },
   "source": [
    "**第 4 步：在测试数据上评估模型。**\n",
    "\n",
    "在使用训练数据集中的图像训练目标检测模型之后，使用测试数据集中的剩余 25 个图像来评估该模型在它以前从未见过的新数据上的性能。\n",
    "\n",
    "由于默认批次大小为 64，因此只需一个步骤即可遍历测试数据集中的 25 个图像。\n",
    "\n",
    "评估指标与 [COCO](https://cocodataset.org/#detection-eval) 相同。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:23:34.702847Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:23:34.702262Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:23:42.115133Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:23:42.114459Z"
    },
    "id": "8xmnl6Yy7ARn"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "1/1 [==============================] - 6s 6s/step\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'AP': 0.1919611,\n",
       " 'AP50': 0.34319812,\n",
       " 'AP75': 0.1862729,\n",
       " 'APs': -1.0,\n",
       " 'APm': 0.3241761,\n",
       " 'APl': 0.1923377,\n",
       " 'ARmax1': 0.16314393,\n",
       " 'ARmax10': 0.3077774,\n",
       " 'ARmax100': 0.35298797,\n",
       " 'ARs': -1.0,\n",
       " 'ARm': 0.55,\n",
       " 'ARl': 0.35037425,\n",
       " 'AP_/Baked Goods': 0.008910891,\n",
       " 'AP_/Salad': 0.5489583,\n",
       " 'AP_/Cheese': 0.15109558,\n",
       " 'AP_/Seafood': 0.05949282,\n",
       " 'AP_/Tomato': 0.19134793}"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "model.evaluate(test_data)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "CgCDMe0e6jlT"
   },
   "source": [
    "**第 5 步：导出为 TensorFlow Lite 模型**\n",
    "\n",
    "通过指定要将量化模型导出到的文件夹，将训练的目标检测模型导出为 TensorFlow Lite 格式。默认的训练后量化技术是全整数量化。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:23:42.118855Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:23:42.118606Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:25:04.512234Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:25:04.511206Z"
    },
    "id": "Hm_UULdW7A9T"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-08-31 02:23:43.606436: W tensorflow/python/util/util.cc:368] Sets are not currently considered sequences, but this may change in the future, so consider avoiding using them.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-08-31 02:24:08.865819: W tensorflow/core/common_runtime/graph_constructor.cc:803] Node 'resample_p7/PartitionedCall' has 1 outputs but the _output_shapes attribute specifies shapes for 3 outputs. Output shapes may be inaccurate.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2022-08-31 02:24:16.164308: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:357] Ignored output_format.\n",
      "2022-08-31 02:24:16.164355: W tensorflow/compiler/mlir/lite/python/tf_tfl_flatbuffer_helpers.cc:360] Ignored drop_control_dependency.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "fully_quantize: 0, inference_type: 6, input_inference_type: 3, output_inference_type: 0\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "model.export(export_dir='.')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "ZQpahAIBqBPp"
   },
   "source": [
    "**第 6 步：评估 TensorFlow Lite 模型。**\n",
    "\n",
    "在导出为 TFLite 时，有几个因素可能会影响模型准确率：\n",
    "\n",
    "- [量化](https://tensorflow.google.cn/lite/performance/model_optimization)有助于将模型大小缩小为原来的四分一直，但代价是准确率会略微下降。\n",
    "- 原始 TensorFlow 模型使用每个类的[非极大值抑制 (NMS)](https://www.coursera.org/lecture/convolutional-neural-networks/non-max-suppression-dvrjH) 进行后处理，而 TFLite 模型使用全局 NMS，速度快得多，但准确率较低。Keras 最多输出 100 个检测，而 Tflite 最多输出 25 个检测。\n",
    "\n",
    "因此，您必须评估导出的 TFLite 模型，并将其准确率与原始 TensorFlow 模型进行比较。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 9,
   "metadata": {
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:25:04.517508Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:25:04.516697Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:26:12.365429Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:26:12.364710Z"
    },
    "id": "RS3Ell_lqH4e"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stderr",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "INFO: Created TensorFlow Lite XNNPACK delegate for CPU.\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      " 1/25 [>.............................] - ETA: 1:19"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 2/25 [=>............................] - ETA: 1:01"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 3/25 [==>...........................] - ETA: 58s "
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 4/25 [===>..........................] - ETA: 55s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 5/25 [=====>........................] - ETA: 53s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 6/25 [======>.......................] - ETA: 50s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 7/25 [=======>......................] - ETA: 47s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 8/25 [========>.....................] - ETA: 45s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      " 9/25 [=========>....................] - ETA: 42s"
     ]
    },
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "10/25 [===========>..................] - ETA: 39s"
     ]
    },
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "11/25 [============>.................] - ETA: 37s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "12/25 [=============>................] - ETA: 34s"
     ]
    },
    {
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      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "13/25 [==============>...............] - ETA: 31s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "14/25 [===============>..............] - ETA: 29s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "15/25 [=================>............] - ETA: 26s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "16/25 [==================>...........] - ETA: 23s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "17/25 [===================>..........] - ETA: 21s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "18/25 [====================>.........] - ETA: 18s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "19/25 [=====================>........] - ETA: 15s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "20/25 [=======================>......] - ETA: 13s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "21/25 [========================>.....] - ETA: 10s"
     ]
    },
    {
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     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "22/25 [=========================>....] - ETA: 7s "
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "23/25 [==========================>...] - ETA: 5s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "24/25 [===========================>..] - ETA: 2s"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\b\r",
      "25/25 [==============================] - 67s 3s/step\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n"
     ]
    },
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'AP': 0.18182021,\n",
       " 'AP50': 0.31197006,\n",
       " 'AP75': 0.19087325,\n",
       " 'APs': -1.0,\n",
       " 'APm': 0.2809451,\n",
       " 'APl': 0.18239675,\n",
       " 'ARmax1': 0.14099042,\n",
       " 'ARmax10': 0.25025177,\n",
       " 'ARmax100': 0.26311275,\n",
       " 'ARs': -1.0,\n",
       " 'ARm': 0.34166667,\n",
       " 'ARl': 0.26235557,\n",
       " 'AP_/Baked Goods': 0.0,\n",
       " 'AP_/Salad': 0.5375744,\n",
       " 'AP_/Cheese': 0.14260961,\n",
       " 'AP_/Seafood': 0.05841584,\n",
       " 'AP_/Tomato': 0.17050114}"
      ]
     },
     "execution_count": 9,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "model.evaluate_tflite('model.tflite', test_data)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "rVxaf3x_7OfB"
   },
   "source": [
    "您可以使用 Colab 的左侧边栏下载 TensorFlow Lite 模型文件。右键点击 `model.tflite` 文件，然后选择 `Download` 将其下载到本地计算机。\n",
    "\n",
    "可以使用 [TensorFlow Lite Task Library](https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/object_detector) 的 [ObjectDetector API](https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/object_detector) 将此模型集成到 Android 或 iOS 应用中。\n",
    "\n",
    "有关如何在工作应用中使用模型的更多详细信息，请参阅 [TFLite 目标检测示例应用](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android)。\n",
    "\n",
    "*注：Android Studio Model Binding 目前还不支持目标检测，请使用 TensorFlow Lite Task Library。*"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "me6_RwPZqNhX"
   },
   "source": [
    "## （可选）在您的图像上测试 TFLite 模型\n",
    "\n",
    "您可以使用互联网上的图像测试训练后的 TFLite 模型。\n",
    "\n",
    "- 将下面的 `INPUT_IMAGE_URL` 替换为所需的输入图像。\n",
    "- 调整 `DETECTION_THRESHOLD` 以更改模型的灵敏度。较低的阈值意味着模型将拾取更多对象，但也会有更多的错误检测。与此同时，更高的阈值意味着该模型将只拾取它确信检测到的对象。\n",
    "\n",
    "尽管目前需要一些样板代码才能在 Python 中运行模型，但将模型集成到移动应用中只需要几行代码。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:26:12.369853Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:26:12.369592Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:26:12.405695Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:26:12.404996Z"
    },
    "id": "XqS0rFCrqM1o"
   },
   "outputs": [],
   "source": [
    "#@title Load the trained TFLite model and define some visualization functions\n",
    "\n",
    "import cv2\n",
    "\n",
    "from PIL import Image\n",
    "\n",
    "model_path = 'model.tflite'\n",
    "\n",
    "# Load the labels into a list\n",
    "classes = ['???'] * model.model_spec.config.num_classes\n",
    "label_map = model.model_spec.config.label_map\n",
    "for label_id, label_name in label_map.as_dict().items():\n",
    "  classes[label_id-1] = label_name\n",
    "\n",
    "# Define a list of colors for visualization\n",
    "COLORS = np.random.randint(0, 255, size=(len(classes), 3), dtype=np.uint8)\n",
    "\n",
    "def preprocess_image(image_path, input_size):\n",
    "  \"\"\"Preprocess the input image to feed to the TFLite model\"\"\"\n",
    "  img = tf.io.read_file(image_path)\n",
    "  img = tf.io.decode_image(img, channels=3)\n",
    "  img = tf.image.convert_image_dtype(img, tf.uint8)\n",
    "  original_image = img\n",
    "  resized_img = tf.image.resize(img, input_size)\n",
    "  resized_img = resized_img[tf.newaxis, :]\n",
    "  resized_img = tf.cast(resized_img, dtype=tf.uint8)\n",
    "  return resized_img, original_image\n",
    "\n",
    "\n",
    "def detect_objects(interpreter, image, threshold):\n",
    "  \"\"\"Returns a list of detection results, each a dictionary of object info.\"\"\"\n",
    "\n",
    "  signature_fn = interpreter.get_signature_runner()\n",
    "\n",
    "  # Feed the input image to the model\n",
    "  output = signature_fn(images=image)\n",
    "\n",
    "  # Get all outputs from the model\n",
    "  count = int(np.squeeze(output['output_0']))\n",
    "  scores = np.squeeze(output['output_1'])\n",
    "  classes = np.squeeze(output['output_2'])\n",
    "  boxes = np.squeeze(output['output_3'])\n",
    "\n",
    "  results = []\n",
    "  for i in range(count):\n",
    "    if scores[i] >= threshold:\n",
    "      result = {\n",
    "        'bounding_box': boxes[i],\n",
    "        'class_id': classes[i],\n",
    "        'score': scores[i]\n",
    "      }\n",
    "      results.append(result)\n",
    "  return results\n",
    "\n",
    "\n",
    "def run_odt_and_draw_results(image_path, interpreter, threshold=0.5):\n",
    "  \"\"\"Run object detection on the input image and draw the detection results\"\"\"\n",
    "  # Load the input shape required by the model\n",
    "  _, input_height, input_width, _ = interpreter.get_input_details()[0]['shape']\n",
    "\n",
    "  # Load the input image and preprocess it\n",
    "  preprocessed_image, original_image = preprocess_image(\n",
    "      image_path,\n",
    "      (input_height, input_width)\n",
    "    )\n",
    "\n",
    "  # Run object detection on the input image\n",
    "  results = detect_objects(interpreter, preprocessed_image, threshold=threshold)\n",
    "\n",
    "  # Plot the detection results on the input image\n",
    "  original_image_np = original_image.numpy().astype(np.uint8)\n",
    "  for obj in results:\n",
    "    # Convert the object bounding box from relative coordinates to absolute\n",
    "    # coordinates based on the original image resolution\n",
    "    ymin, xmin, ymax, xmax = obj['bounding_box']\n",
    "    xmin = int(xmin * original_image_np.shape[1])\n",
    "    xmax = int(xmax * original_image_np.shape[1])\n",
    "    ymin = int(ymin * original_image_np.shape[0])\n",
    "    ymax = int(ymax * original_image_np.shape[0])\n",
    "\n",
    "    # Find the class index of the current object\n",
    "    class_id = int(obj['class_id'])\n",
    "\n",
    "    # Draw the bounding box and label on the image\n",
    "    color = [int(c) for c in COLORS[class_id]]\n",
    "    cv2.rectangle(original_image_np, (xmin, ymin), (xmax, ymax), color, 2)\n",
    "    # Make adjustments to make the label visible for all objects\n",
    "    y = ymin - 15 if ymin - 15 > 15 else ymin + 15\n",
    "    label = \"{}: {:.0f}%\".format(classes[class_id], obj['score'] * 100)\n",
    "    cv2.putText(original_image_np, label, (xmin, y),\n",
    "        cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)\n",
    "\n",
    "  # Return the final image\n",
    "  original_uint8 = original_image_np.astype(np.uint8)\n",
    "  return original_uint8"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:26:12.410100Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:26:12.409465Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:26:16.015401Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:26:16.014589Z"
    },
    "id": "GkXtipXKqXp4"
   },
   "outputs": [
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     "name": "stderr",
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      ]
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     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "#@title Run object detection and show the detection results\n",
    "\n",
    "INPUT_IMAGE_URL = \"https://storage.googleapis.com/cloud-ml-data/img/openimage/3/2520/3916261642_0a504acd60_o.jpg\" #@param {type:\"string\"}\n",
    "DETECTION_THRESHOLD = 0.3 #@param {type:\"number\"}\n",
    "\n",
    "TEMP_FILE = '/tmp/image.png'\n",
    "\n",
    "!wget -q -O $TEMP_FILE $INPUT_IMAGE_URL\n",
    "im = Image.open(TEMP_FILE)\n",
    "im.thumbnail((512, 512), Image.ANTIALIAS)\n",
    "im.save(TEMP_FILE, 'PNG')\n",
    "\n",
    "# Load the TFLite model\n",
    "interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path=model_path)\n",
    "interpreter.allocate_tensors()\n",
    "\n",
    "# Run inference and draw detection result on the local copy of the original file\n",
    "detection_result_image = run_odt_and_draw_results(\n",
    "    TEMP_FILE,\n",
    "    interpreter,\n",
    "    threshold=DETECTION_THRESHOLD\n",
    ")\n",
    "\n",
    "# Show the detection result\n",
    "Image.fromarray(detection_result_image)"
   ]
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    "id": "oxgWQyYOqZha"
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   "source": [
    "## （可选）针对 Edge TPU 编译\n",
    "\n",
    "现在您已经有了量化的 EfficientDet Lite 模型，可以编译并部署到 [Coral EdgeTPU](https://coral.ai/)。\n",
    "\n",
    "**第 1 步：安装 EdgeTPU 编译器**"
   ]
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     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:26:16.023907Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:26:29.138282Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:26:29.137398Z"
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    "id": "Oy3QIn_YqaRP"
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     "output_type": "stream",
     "text": [
      "  % Total    % Received % Xferd  Average Speed   Time    Time     Time  Current\r\n",
      "                                 Dload  Upload   Total   Spent    Left  Speed\r\n",
      "\r",
      "  0     0    0     0    0     0      0      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--     0\r",
      "100  2537  100  2537    0     0   130k      0 --:--:-- --:--:-- --:--:--  130k\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "OK\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "            \r",
      "Hit:1 http://us-central1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu focal InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Connecting to security.ubuntu.com (91.189.91.38)] [Connecting to apt.llvm.o\r",
      "                                                                               \r",
      "Hit:2 http://us-central1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu focal-updates InRelease\r\n",
      "\r",
      "                                                                               \r",
      "Get:3 http://us-central1.gce.archive.ubuntu.com/ubuntu focal-backports InRelease [108 kB]\r\n",
      "\r",
      "0% [Connecting to security.ubuntu.com (91.189.91.38)] [Connecting to apt.llvm.o\r",
      "                                                                               \r",
      "Hit:4 http://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1804/x86_64  InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Connecting to security.ubuntu.com (91.189.91.38)] [Connecting to apt.llvm.o\r",
      "0% [Connecting to security.ubuntu.com (91.189.91.38)] [Waiting for headers] [Wa\r",
      "                                                                               \r",
      "Get:6 https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable InRelease [6722 B]\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [6 InRelease 6722 B/6722 B 100%] [Waiting for headers]\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                                                               \r",
      "Hit:7 https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu18.04/amd64  InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "                                                                               \r",
      "Hit:8 https://download.docker.com/linux/ubuntu focal InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "                                                                               \r",
      "Get:9 https://nvidia.github.io/nvidia-container-runtime/stable/ubuntu18.04/amd64  InRelease [1481 B]\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "                                                                               \r",
      "Get:10 https://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu18.04/amd64  InRelease [1474 B]\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net\r",
      "                                                                               \r",
      "Hit:11 http://security.ubuntu.com/ubuntu focal-security InRelease\r\n",
      "\r",
      "                                                                               \r",
      "0% [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]\r",
      "                                                                           \r",
      "Ign:12 http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64  InRelease\r\n",
      "\r",
      "                                                                           \r",
      "0% [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]\r",
      "                                                     \r",
      "Hit:13 http://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu1804/x86_64  Release\r\n",
      "\r",
      "0% [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                                     \r",
      "Hit:5 https://apt.llvm.org/focal llvm-toolchain-focal-14 InRelease\r\n",
      "\r",
      "                                                     \r",
      "0% [Waiting for headers]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Waiting for headers]\r",
      "                        \r",
      "Hit:14 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                                     \r",
      "0% [Waiting for headers]\r",
      "                        \r",
      "Ign:15 https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable/main amd64 Packages\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                        \r",
      "Hit:16 http://ppa.launchpad.net/longsleep/golang-backports/ubuntu focal InRelease\r\n",
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "0% [Waiting for headers] [Connecting to ppa.launchpad.net (185.125.190.52)]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                                                           \r",
      "0% [Waiting for headers] [Waiting for headers]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                              \r",
      "Hit:17 http://ppa.launchpad.net/openjdk-r/ppa/ubuntu focal InRelease\r\n",
      "\r",
      "                                              \r",
      "0% [Waiting for headers]\r",
      "0% [Waiting for headers]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                        \r",
      "Get:15 https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable/main amd64 Packages [2317 B]\r\n",
      "\r",
      "0% [15 Packages 2317 B/2317 B 100%]\r",
      "                                   \r",
      "0% [Working]\r",
      "0% [15 Packages store 0 B]\r",
      "                          \r",
      "0% [Working]\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
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      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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     "text": [
      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
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      "\r",
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     ]
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    {
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     "text": [
      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
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      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "100% [Working]\r",
      "              \r",
      "Fetched 120 kB in 1s (82.9 kB/s)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 0%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 0%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 0%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 3%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 3%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 5%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 36%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 36%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 52%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 52%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 53%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 53%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 53%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 53%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 60%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 60%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 64%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 64%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 69%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 69%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 71%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 71%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 72%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 74%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 74%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 75%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 76%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 81%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 81%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 85%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 85%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 90%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 90%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 91%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 91%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 94%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 94%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 95%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 98%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 99%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... Done\r",
      "\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Reading package lists... 0%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... 100%\r",
      "\r",
      "Reading package lists... Done\r",
      "\r\n",
      "\r",
      "Building dependency tree... 0%\r",
      "\r",
      "Building dependency tree... 0%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Building dependency tree... 50%\r",
      "\r",
      "Building dependency tree... 50%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "Building dependency tree       \r",
      "\r\n",
      "\r",
      "Reading state information... 0%\r",
      "\r",
      "Reading state information... 0%\r",
      "\r",
      "Reading state information... Done\r",
      "\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The following packages were automatically installed and are no longer required:\r\n",
      "  libatasmart4 libblockdev-fs2 libblockdev-loop2 libblockdev-part-err2\r\n",
      "  libblockdev-part2 libblockdev-swap2 libblockdev-utils2 libblockdev2 libnuma1\r\n",
      "  libparted-fs-resize0\r\n",
      "Use 'sudo apt autoremove' to remove them.\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "The following NEW packages will be installed:\r\n",
      "  edgetpu-compiler\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0 upgraded, 1 newly installed, 0 to remove and 258 not upgraded.\r\n",
      "Need to get 7913 kB of archives.\r\n",
      "After this operation, 31.2 MB of additional disk space will be used.\r\n",
      "\r",
      "0% [Working]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "            \r",
      "Get:1 https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable/main amd64 edgetpu-compiler amd64 16.0 [7913 kB]\r\n",
      "\r",
      "1% [1 edgetpu-compiler 53.3 kB/7913 kB 1%]"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r",
      "                                          \r",
      "100% [Working]\r",
      "              \r",
      "Fetched 7913 kB in 0s (30.0 MB/s)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Selecting previously unselected package edgetpu-compiler.\r\n",
      "(Reading database ... \r",
      "(Reading database ... 5%\r",
      "(Reading database ... 10%\r",
      "(Reading database ... 15%\r",
      "(Reading database ... 20%\r",
      "(Reading database ... 25%\r",
      "(Reading database ... 30%\r",
      "(Reading database ... 35%\r",
      "(Reading database ... 40%\r",
      "(Reading database ... 45%\r",
      "(Reading database ... 50%\r",
      "(Reading database ... 55%\r"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "(Reading database ... 60%\r",
      "(Reading database ... 65%\r",
      "(Reading database ... 70%\r",
      "(Reading database ... 75%\r",
      "(Reading database ... 80%\r",
      "(Reading database ... 85%\r",
      "(Reading database ... 90%\r",
      "(Reading database ... 95%\r",
      "(Reading database ... 100%\r",
      "(Reading database ... 139823 files and directories currently installed.)\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Preparing to unpack .../edgetpu-compiler_16.0_amd64.deb ...\r\n",
      "Unpacking edgetpu-compiler (16.0) ...\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Setting up edgetpu-compiler (16.0) ...\r\n",
      "Processing triggers for libc-bin (2.31-0ubuntu9.7) ...\r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "! curl https://packages.cloud.google.com/apt/doc/apt-key.gpg | sudo apt-key add -\n",
    "\n",
    "! echo \"deb https://packages.cloud.google.com/apt coral-edgetpu-stable main\" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/coral-edgetpu.list\n",
    "\n",
    "! sudo apt-get update\n",
    "\n",
    "! sudo apt-get install edgetpu-compiler"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "qRWewhqFqeL_"
   },
   "source": [
    "**第 2 步：选择 Edge TPU 数量，然后编译**\n",
    "\n",
    "EdgeTPU 有 8MB 的 SRAM 用于缓存模型参数（[更多信息](https://coral.ai/docs/edgetpu/compiler/#parameter-data-caching)）。这意味着对于大于 8MB 的模型，为了传递模型参数，推断时间将增加。避免这种情况的一种方式是[模型流水线](https://coral.ai/docs/edgetpu/pipeline/) - 将模型拆分成可以使用专用 EdgeTPU 的段。这可以显著改善延迟。\n",
    "\n",
    "下表可用作要使用的 Edge TPU 数量的参考 - 由于中间张量无法放入片上内存，较大的模型将无法使用单个 TPU 编译。\n",
    "\n",
    "模型架构 | 最低 TPU 数 | 建议 TPU 数\n",
    "--- | --- | ---\n",
    "EfficientDet-Lite0 | 1 | 1\n",
    "EfficientDet-Lite1 | 1 | 1\n",
    "EfficientDet-Lite2 | 1 | 2\n",
    "EfficientDet-Lite3 | 2 | 2\n",
    "EfficientDet-Lite4 | 2 | 3"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {
    "cellView": "form",
    "execution": {
     "iopub.execute_input": "2022-08-31T02:26:29.142746Z",
     "iopub.status.busy": "2022-08-31T02:26:29.142486Z",
     "iopub.status.idle": "2022-08-31T02:26:34.196349Z",
     "shell.execute_reply": "2022-08-31T02:26:34.195277Z"
    },
    "id": "LZdonJGCqieU"
   },
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Edge TPU Compiler version 16.0.384591198\r\n",
      "Started a compilation timeout timer of 180 seconds.\r\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\r\n",
      "Model compiled successfully in 4407 ms.\r\n",
      "\r\n",
      "Input model: model.tflite\r\n",
      "Input size: 4.24MiB\r\n",
      "Output model: model_edgetpu.tflite\r\n",
      "Output size: 5.61MiB\r\n",
      "On-chip memory used for caching model parameters: 4.24MiB\r\n",
      "On-chip memory remaining for caching model parameters: 3.27MiB\r\n",
      "Off-chip memory used for streaming uncached model parameters: 0.00B\r\n",
      "Number of Edge TPU subgraphs: 1\r\n",
      "Total number of operations: 267\r\n",
      "Operation log: model_edgetpu.log\r\n",
      "\r\n",
      "Model successfully compiled but not all operations are supported by the Edge TPU. A percentage of the model will instead run on the CPU, which is slower. If possible, consider updating your model to use only operations supported by the Edge TPU. For details, visit g.co/coral/model-reqs.\r\n",
      "Number of operations that will run on Edge TPU: 264\r\n",
      "Number of operations that will run on CPU: 3\r\n",
      "See the operation log file for individual operation details.\r\n",
      "Compilation child process completed within timeout period.\r\n",
      "Compilation succeeded! \r\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "NUMBER_OF_TPUS =  1#@param {type:\"number\"}\n",
    "\n",
    "!edgetpu_compiler model.tflite --num_segments=$NUMBER_OF_TPUS"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "-g6_KQXnqlTC"
   },
   "source": [
    "**第 3 步：下载并运行模型**\n",
    "\n",
    "经过编译后，现在可以在 EdgeTPU 上运行模型以进行目标检测。首先，使用 Colab 的左侧边栏下载编译后的 TensorFlow Lite 模型文件。右键点击 `model_edgetpu.tflite` 文件，然后选择 `Download` 将其下载到本地计算机。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "VkQFz_qzqrrA"
   },
   "source": [
    "现在，您可以用您喜欢的方式运行模型。检测示例包括：\n",
    "\n",
    "- [pycoral 检测](https://github.com/google-coral/pycoral/blob/master/examples/detect_image.py)\n",
    "- [基础 TFLite 检测](https://github.com/google-coral/tflite/tree/master/python/examples/detection)\n",
    "- [示例视频检测](https://github.com/google-coral/examples-camera)\n",
    "- [libcoral C++ API](https://github.com/google-coral/libcoral)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "EoWiA_zX8rxE"
   },
   "source": [
    "## 高级用法\n",
    "\n",
    "本部分介绍高级用法主题，如调整模型和训练超参数。"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "p79NHCx0xFqb"
   },
   "source": [
    "### 加载数据集\n",
    "\n",
    "#### 加载您自己的数据\n",
    "\n",
    "您可以上传您自己的数据集以完成本教程。请使用 Colab 的左侧边栏上传您的数据集。\n",
    "\n",
    "\n",
    "<img src=\"https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/tflite/screenshots/model_maker_object_detection.png\" width=\"1000\" hspace=\"0\" alt=\"上传文件\">\n",
    "\n",
    "如果您不想将数据集上传到云端，也可以按照[指南](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/tensorflow_examples/lite/model_maker)在本地运行库。\n",
    "\n",
    "#### 使用不同的数据格式加载数据\n",
    "\n",
    "Model Maker 库还支持 `object_detector.DataLoader.from_pascal_voc` 方法来加载 [PASCAL VOC](https://towardsdatascience.com/coco-data-format-for-object-detection-a4c5eaf518c5#:~:text=Pascal%20VOC%20is%20an%20XML,for%20training%2C%20testing%20and%20validation) 格式的数据。[makesense.ai](https://www.makesense.ai/) 和 [LabelImg](https://github.com/tzutalin/labelImg) 工具可以注解图像并将注解保存为 PASCAL VOC 数据格式的 XML 文件：\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "object_detector.DataLoader.from_pascal_voc(image_dir, annotations_dir, label_map={1: \"person\", 2: \"notperson\"})\n",
    "```\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "E8VxPiOLy4Gv"
   },
   "source": [
    "### 自定义 EfficientDet 模型超参数\n",
    "\n",
    "可以调整的模型和训练流水线参数包括：\n",
    "\n",
    "- `model_dir`：模型检查点文件的保存位置。如果未设置，将使用临时目录。\n",
    "- `steps_per_execution`：每个训练执行的步骤数。\n",
    "- `moving_average_decay`浮点。用于维护训练参数的移动平均值的衰减。\n",
    "- `var_freeze_expr`：映射待冻结变量的前缀名称的正则表达式，表示在训练期间保持不变。更具体地说，在代码库中使用 `re.match(var_freeze_expr, variable_name)` 来映射要冻结的变量。\n",
    "- `tflite_max_detections`：整数，默认为 25。TFLite 模型中的最大输出检测数。\n",
    "- `strategy`：指定使用哪种分布策略的字符串。可接受的值为 'tpu'、'gpus'、None。'tpu' 是指使用 TPUStrategy。'gpus' 是指为多 GPU 使用 MirroredStrategy。如果为 None，则使用 OneDeviceStrategy 的 TF 默认值。\n",
    "- `tpu`：用于训练的 Cloud TPU。这应该是创建 Cloud TPU 时使用的名称，或者是 grpc://ip.address.of.tpu:8470 网址。\n",
    "- `use_xla`：即使策略不是 TPU，也使用 XLA。如果策略是 TPU，则始终使用 XLA，并且此标志无效。\n",
    "- `profile`：启用配置文件模式。\n",
    "- `debug`：启用调试模式。\n",
    "\n",
    "其他可以调整的参数如 [hparams_config.py](https://github.com/google/automl/blob/df451765d467c5ed78bbdfd632810bc1014b123e/efficientdet/hparams_config.py#L170) 中所示。\n",
    "\n",
    "例如，您可以设置 `var_freeze_expr='efficientnet'`，这将冻结名称前缀为 `efficientnet` 的变量（默认为 `'(efficientnet|fpn_cells|resample_p6)'`）。这允许模型冻结不可训练的变量，并在训练过程中保持它们的值不变。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "spec = model_spec.get('efficientdet_lite0')\n",
    "spec.config.var_freeze_expr = 'efficientnet'\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "4J2qre1fwXsi"
   },
   "source": [
    "### 更改模型架构\n",
    "\n",
    "您可以通过更改 `model_spec` 来更改模型架构。例如，将 `model_spec` 更改为 EfficientDet-Lite4 模型。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "spec = model_spec.get('efficientdet_lite4')\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "LvQuy7RSDir3"
   },
   "source": [
    "### 调整训练超参数\n",
    "\n",
    "`create` 函数是 Model Maker 库用于创建模型的驱动函数。`model_spec` 参数定义模型规范。目前支持 `object_detector.EfficientDetSpec` 类。`create` 函数包括以下步骤：\n",
    "\n",
    "1. 根据 `model_spec` 创建用于目标检测的模型。\n",
    "2. 训练模型。默认周期和默认批次大小由 `model_spec` 对象中的 `epochs` 和 `batch_size` 变量设置。您还可以调整训练超参数，如影响模型准确率的 `epochs` 和 `batch_size`。例如，\n",
    "\n",
    "- `epochs`：整数，默认为 50。更多周期可以获得更好的准确率，但可以会导致过拟合。\n",
    "- `batch_size`：整数，默认为 64。一个训练步骤中要使用的样本数。\n",
    "- `train_whole_model`：布尔值，默认为 False。如果为 true，则训练整个模型。否则，只训练不匹配 `var_freeze_expr` 的层。\n",
    "\n",
    "例如，您可以使用较少的周期进行训练，并且只使用头层。您可以增加周期数以获得更好的效果。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "model = object_detector.create(train_data, model_spec=spec, epochs=10, validation_data=validation_data)\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "3vPyZInPxJBT"
   },
   "source": [
    "### 导出为不同格式"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "0xqNIcBM-4YR"
   },
   "source": [
    "导出格式可以是以下列表中的一个或多个：\n",
    "\n",
    "- `ExportFormat.TFLITE`\n",
    "- `ExportFormat.LABEL`\n",
    "- `ExportFormat.SAVED_MODEL`\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "enhsZhW3ApcX"
   },
   "source": [
    "默认情况下，它仅导出包含模型[元数据](https://tensorflow.google.cn/lite/models/convert/metadata)的 TensorFlow Lite 模型文件，以便以后在设备端机器学习应用中使用。标签文件嵌入在元数据中。\n",
    "\n",
    "在许多设备端机器学习应用中，模型大小是一个重要因素。因此，建议您量化模型以使其更小并可能加快运行速度。对于 EfficientDet-Lite 模型，默认使用全整数量化来量化模型。请参阅[训练后量化](https://tensorflow.google.cn/lite/performance/post_training_quantization)了解详细信息。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "model.export(export_dir='.')\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "RLGZs6InAnP5"
   },
   "source": [
    "您还可以选择导出与模型相关的其他文件，以便更好地进行检查。例如，按如下方式同时导出保存的模型和标签文件：\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "model.export(export_dir='.', export_format=[ExportFormat.SAVED_MODEL, ExportFormat.LABEL])\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "W5q_McchQ2C4"
   },
   "source": [
    "### 在 TensorFlow Lite 模型上自定义训练后量化\n",
    "\n",
    "[训练后量化](https://tensorflow.google.cn/lite/performance/post_training_quantization)是一种转换技术，可以缩减模型大小并缩短推断延迟，同时改善 CPU 和硬件加速器推断速度，且几乎不会降低模型准确率。因此，它被广泛用于优化模型。\n",
    "\n",
    "Model Maker 库在导出模型时会应用默认的训练后量化技术。如果您想自定义训练后量化，Model Maker 也支持使用 [QuantizationConfig](https://tensorflow.google.cn/lite/api_docs/python/tflite_model_maker/config/QuantizationConfig) 的多个训练后量化选项。我们以 float16 量化为例。首先，定义量化配置。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "config = QuantizationConfig.for_float16()\n",
    "```\n",
    "\n",
    "然后，我们使用此配置导出 TensorFlow Lite 模型。\n",
    "\n",
    "```python\n",
    "model.export(export_dir='.', tflite_filename='model_fp16.tflite', quantization_config=config)\n",
    "```"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {
    "id": "HS4u77W5gnzQ"
   },
   "source": [
    "# 阅读更多\n",
    "\n",
    "您可以阅读我们的[目标检测](https://tensorflow.google.cn/lite/examples/object_detection/overview)示例以了解技术细节。如需了解更多信息，请参阅：\n",
    "\n",
    "- TensorFlow Lite Model Maker [指南](https://tensorflow.google.cn/lite/models/modify/model_maker)和 [API 参考](https://tensorflow.google.cn/lite/api_docs/python/tflite_model_maker)。\n",
    "- Task Library：用于部署的 [ObjectDetector](https://tensorflow.google.cn/lite/inference_with_metadata/task_library/object_detector)。\n",
    "- 端到端参考应用： [Android](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/android)、 [iOS](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/ios) 和 [Raspberry PI](https://github.com/tensorflow/examples/tree/master/lite/examples/object_detection/raspberry_pi)。\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "accelerator": "GPU",
  "colab": {
   "collapsed_sections": [],
   "name": "object_detection.ipynb",
   "toc_visible": true
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
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