Transformers documentation
PP-DocLayoutV2
Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-02-27.
PP-DocLayoutV2
Tổng quan
PP-DocLayoutV2 là một mô hình nhẹ chuyên dụng cho phân tích bố cục, tập trung cụ thể vào việc phát hiện, phân loại và dự đoán thứ tự đọc của các phần tử.
Kiến trúc Mô hình
PP-DocLayoutV2 bao gồm hai mạng được kết nối tuần tự. Mạng đầu tiên là mô hình phát hiện dựa trên RT-DETR, thực hiện phát hiện và phân loại các phần tử bố cục. Các hộp bao (bounding box) và nhãn lớp được phát hiện sau đó được truyền đến mạng pointer (pointer network) tiếp theo, có trách nhiệm sắp xếp thứ tự các phần tử bố cục này.
Cách sử dụng
Suy luận với một đầu vào
Ví dụ dưới đây minh họa cách tạo văn bản bằng PP-DocLayoutV2 sử dụng Pipeline hoặc AutoModel.
import requests
from PIL import Image
from transformers import pipeline
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors")
result = layout_detector(image)
print(result)import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])
for result in results:
print(result["scores"])
print(result["labels"])
print(result["boxes"])
for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
score, label = score.item(), label_id.item()
box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")Suy luận theo lô
Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện điều này với PP-DocLayoutV2 bằng cách sử dụng Pipeline hoặc AutoModel:
import requests
from PIL import Image
from transformers import pipeline
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors")
result = layout_detector([image, image])
print(result[0])
print(result[1])import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
target_sizes = [image.size[::-1], image.size[::-1]]
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes)
for result in results:
print("result:")
for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
score, label = score.item(), label_id.item()
box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")PPDocLayoutV2Config
lớp transformers.PPDocLayoutV2Config
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Noneis_encoder_decoder: bool = Trueinitializer_range: float = 0.01initializer_bias_prior_prob: float | None = Nonelayer_norm_eps: float = 1e-05batch_norm_eps: float = 1e-05backbone_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict | None = Nonefreeze_backbone_batch_norms: bool = Trueencoder_hidden_dim: int = 256encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] | None = (512, 1024, 2048)feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] | None = (8, 16, 32)encoder_layers: int = 1encoder_ffn_dim: int = 1024encoder_attention_heads: int = 8dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] | None = (2,)positional_encoding_temperature: int = 10000encoder_activation_function: str = 'gelu'activation_function: str = 'silu'eval_size: list[int] | None = Nonenormalize_before: bool = Falsehidden_expansion: float = 1.0d_model: int = 256num_queries: int = 300decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] | None = (256, 256, 256)decoder_ffn_dim: int = 1024num_feature_levels: int = 3decoder_n_points: int = 4decoder_layers: int = 6decoder_attention_heads: int = 8decoder_activation_function: str = 'relu'attention_dropout: float | int = 0.0num_denoising: int = 100label_noise_ratio: float = 0.5box_noise_scale: float = 1.0learn_initial_query: bool = Falseanchor_image_size: list[int] | None = Nonedisable_custom_kernels: bool = Trueclass_thresholds: list[float] | None = Noneclass_order: list[int] | None = Nonereading_order_config: transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | dict | None = None )
Tham số
- is_encoder_decoder (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Xác định xem mô hình có được sử dụng như một encoder/decoder hay không. - initializer_range (
float, tùy chọn, mặc định là0.01) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. - initializer_bias_prior_prob (
float, tùy chọn) — Xác suất tiên nghiệm được bộ khởi tạo bias sử dụng để khởi tạo bias choenc_score_headvàclass_embed. NếuNone,prior_probđược tính làprior_prob = 1 / (num_labels + 1)trong khi khởi tạo trọng số mô hình. - layer_norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization). - batch_norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa theo lô (batch normalization). - backbone_config (
Union[~configuration_utils.PreTrainedConfig, dict], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone. - freeze_backbone_batch_norms (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên đóng băng các lớp chuẩn hóa lô (batch normalization) trong backbone hay không. - encoder_hidden_dim (
int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước của các lớp trong hybrid encoder. - encoder_in_channels (
list, tùy chọn, mặc định là[512, 1024, 2048]) — Đầu vào đặc trưng đa cấp cho encoder. - feat_strides (
list[int], tùy chọn, mặc định là[8, 16, 32]) — Các stride được sử dụng trong mỗi feature map. - encoder_layers (
int, tùy chọn, mặc định là 1) — Tổng số lớp được sử dụng bởi bộ mã hóa. - encoder_ffn_dim (
int, tùy chọn, mặc định là1024) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là feed-forward) trong encoder. - encoder_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ mã hóa Transformer. - dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout. - activation_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ. - encode_proj_layers (
list[int], tùy chọn, mặc định là[2]) — Chỉ số của các lớp đã được chiếu (projected) sẽ được sử dụng trong encoder. - positional_encoding_temperature (
int, tùy chọn, mặc định là 10000) — Tham số nhiệt độ được sử dụng để tạo các mã hóa vị trí. - encoder_activation_function (
str, tùy chọn, mặc định là"gelu") — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong encoder và pooler. Nếu là chuỗi,"gelu","relu","silu"và"gelu_new"được hỗ trợ. - activation_function (
str, tùy chọn, mặc định làsilu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - eval_size (
tuple[int, int], tuỳ chọn) — Chiều cao và chiều rộng được sử dụng để tính chiều cao và chiều rộng hiệu dụng của các nhúng vị trí sau khi đã tính đến bước nhảy (stride). - normalize_before (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Xác định việc có áp dụng layer normalization trong lớp encoder của transformer trước các module self-attention và feed-forward hay không. - hidden_expansion (
float, tùy chọn, mặc định là 1.0) — Tỷ lệ mở rộng để tăng kích thước chiều của RepVGGBlock và CSPRepLayer. - d_model (
int, tùy chọn, mặc định là256) — Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler. - num_queries (
int, tùy chọn, mặc định là 300) — Số lượng truy vấn đối tượng. - decoder_in_channels (
list, tùy chọn, mặc định là[256, 256, 256]) — Kích thước đặc trưng đa cấp cho decoder - decoder_ffn_dim (
int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là lớp feed-forward) trong decoder. - num_feature_levels (
int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng cấp độ đặc trưng đầu vào. - decoder_n_points (
int, tùy chọn, mặc định là 4) — Số lượng khóa được lấy mẫu ở mỗi mức đặc trưng cho mỗi đầu chú ý trong bộ giải mã. - decoder_layers (
int, tùy chọn, mặc định là6) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống vớinum_layers. - decoder_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. - decoder_activation_function (
str, tùy chọn, mặc định là"relu") — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Nếu là chuỗi,"gelu","relu","silu"và"gelu_new"được hỗ trợ. - attention_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. - num_denoising (
int, tùy chọn, mặc định là 100) — Tổng số tác vụ hoặc truy vấn khử nhiễu sẽ được sử dụng cho khử nhiễu tương phản. - label_noise_ratio (
float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Tỷ lệ nhãn khử nhiễu cần thêm nhiễu ngẫu nhiên. - box_noise_scale (
float, tùy chọn, mặc định là 1.0) — Thang đo hoặc độ lớn của nhiễu sẽ được thêm vào các hộp bao. - learn_initial_query (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Chỉ ra việc các embedding truy vấn ban đầu cho bộ giải mã có nên được học trong quá trình huấn luyện hay không - anchor_image_size (
tuple[int, int], tuỳ chọn) — Chiều cao và chiều rộng của ảnh đầu vào được sử dụng trong quá trình đánh giá để tạo các bounding box anchors. Nếu là None, việc tạo anchor tự động sẽ được áp dụng. - disable_custom_kernels (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có vô hiệu hóa các kernel tùy chỉnh hay không. - class_thresholds (
list[float], tùy chọn) — Ngưỡng cho từng nhãn. - class_order (
list[int], tùy chọn) — Thứ tự ưu tiên cho từng nhãn. - reading_order_config (
dict, tùy chọn) — Cấu hình của mộtPPDocLayoutV2ReadingOrder.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một Pp Doclayout V2Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Doclayout V2 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như của PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
Ví dụ:
>>> from transformers import PPDocLayoutV2Config, PPDocLayoutV2ForObjectDetection
>>> # Initializing a PP-DocLayoutV2 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV2Config()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV2ForObjectDetection(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configPPDocLayoutV2ForObjectDetection
lớp transformers.PPDocLayoutV2ForObjectDetection
< source >( config: PPDocLayoutV2Config )
Tham số
- config (PPDocLayoutV2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình PP-DocLayoutV2 (gồm một backbone và encoder-decoder) tạo ra bounding boxes, logits và order_logits để tiếp tục được giải mã thành scores, classes và thứ tự đọc của chúng.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → PPDocLayoutV2ForObjectDetectionOutput or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụngimage_processor_class. Xemimage_processor_class.__call__để biết chi tiết (processor_classsử dụngimage_processor_classđể xử lý hình ảnh). - pixel_mask (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, height, width), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các giá trị pixel padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các pixel thực (tức là không bị che),
- 0 cho các pixel là padding (tức là đã bị che).
- encoder_outputs (
torch.Tensor, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn:hidden_states, tùy chọn:attentions)last_hidden_statecó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder. - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền bản đồ đặc tính đã được làm phẳng (đầu ra của lớp backbone + lớp projection), bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn đã được làm phẳng của một hình ảnh. - decoder_inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì khởi tạo các query bằng một tensor các số 0, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn đã nhúng (embedded representation). - labels (
list[Dict]có độ dài(batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất khớp hai phần (bipartite matching loss). Danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa ít nhất 2 khóa sau: ‘class_labels’ và ‘boxes’ (lần lượt là nhãn lớp và hộp bao quanh của một hình ảnh trong lô). Bản thân các nhãn lớp phải là mộttorch.LongTensorcó độ dài(number of bounding boxes in the image,)và các hộp bao quanh phải là mộttorch.Tensorcó hình dạng(number of bounding boxes in the image, 4).
Trả về
PPDocLayoutV2ForObjectDetectionOutput hoặc tuple(torch.Tensor)
Một PPDocLayoutV2ForObjectDetectionOutput hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (None) và đầu vào.
Phương thức forward của PPDocLayoutV2ForObjectDetection ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
logits (
torch.Tensorcó shape(batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits phân loại (bao gồm no-object) cho tất cả các query.pred_boxes (
torch.Tensorcó shape(batch_size, num_queries, 4)) — Tọa độ hộp chứa đã chuẩn hóa cho tất cả các query, được biểu diễn dưới dạng (center_x, center_y, width, height). Các giá trị này được chuẩn hóa trong khoảng [0, 1], tương đối so với kích thước của từng hình ảnh riêng lẻ trong batch (bỏ qua phần padding có thể có). Bạn có thể sử dụng post_process_object_detection() để lấy các hộp chứa không được chuẩn hóa (tọa độ tuyệt đối).order_logits (
tuplecủatorch.Tensorcó shape(batch_size, num_queries, num_queries)) — Order logits cho tất cả các queries. Chiều đầu tiên của mỗi tensor là batch size. Chiều thứ hai là số lượng queries.last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, hidden_size)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã trong mô hình.intermediate_hidden_states (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — Các logits trung gian được xếp chồng (logits của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (điểm tham chiếu của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_predicted_corners (
torch.Tensorcó shape(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Các góc dự đoán trung gian được xếp chồng (góc dự đoán của từng lớp trong decoder).initial_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được xếp chồng (điểm tham chiếu ban đầu của từng lớp trong bộ giải mã).decoder_hidden_states (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
decoder_attentions (
tuple[torch.Tensor], tùy chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.encoder_hidden_states (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple cáctorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
encoder_attentions (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
init_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được truyền qua bộ giải mã Transformer.enc_topk_logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, config.num_labels), tùy chọn, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Logits của tọa độ hộp bao (bounding box) được dự đoán trong encoder.enc_topk_bboxes (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, 4), tùy chọn, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Logits của tọa độ hộp bao (bounding box) dự đoán trong encoder.enc_outputs_class (
torch.Tensorcó shape(batch_size, sequence_length, config.num_labels), tùy chọn, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Điểm số của các bounding box dự đoán, trong đóconfig.two_stage_num_proposalsbounding box có điểm cao nhất được chọn làm region proposals ở giai đoạn đầu. Đầu ra của phân loại nhị phân bounding box (tức là foreground và background).enc_outputs_coord_logits (
torch.Tensorcó shape(batch_size, sequence_length, 4), optional, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Logits của tọa độ bounding box dự đoán ở giai đoạn đầu.denoising_meta_values (
dict, tùy chọn) — Từ điển bổ sung cho các giá trị liên quan đến khử nhiễu
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoModelForObjectDetection, AutoImageProcessor
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV2_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)
>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=[image], return_tensors="pt")
>>> # forward pass
>>> outputs = model(**inputs)
>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]]))
>>> # print outputs
>>> for result in results:
... for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
... score, label = score.item(), label_id.item()
... box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
... print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [335.39, 184.26, 896.49, 654.48]
Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.14, 683.49, 869.42, 798.27]
Order 3: text: 0.99 [335.71, 843.04, 891.17, 1454.15]
Order 4: text: 0.99 [920.42, 185.53, 1476.39, 464.25]
Order 5: text: 0.98 [920.62, 483.75, 1480.52, 765.34]
Order 6: text: 0.98 [920.58, 846.75, 1481.94, 1220.53]
Order 7: text: 0.97 [921.12, 1239.27, 1468.87, 1377.33]
Order 8: footnote: 0.82 [334.58, 1614.67, 1483.84, 1731.61]
Order 9: text: 0.51 [334.58, 1614.67, 1483.84, 1731.61]
Order 10: footnote: 0.83 [334.7, 1757.26, 1471.07, 1845.33]
Order 11: text: 0.87 [336.65, 1910.28, 661.33, 1939.92]
Order 12: footnote: 0.95 [336.16, 2114.52, 1450.28, 2171.74]
Order 13: number: 0.87 [106.04, 2257.37, 136.05, 2281.98]
Order 14: footer: 0.93 [338.6, 2255.94, 985.67, 2283.57]PPDocLayoutV2Model
lớp transformers.PPDocLayoutV2Model
< source >( config: PPDocLayoutV2Config )
Tham số
- config (PPDocLayoutV2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình PP-DocLayoutV2 (gồm một backbone và encoder-decoder) xuất ra các hidden state thô mà không có head nào phía trên.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → PPDocLayoutV2ModelOutput or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụngimage_processor_class. Xemimage_processor_class.__call__để biết chi tiết (processor_classsử dụngimage_processor_classđể xử lý hình ảnh). - pixel_mask (
torch.LongTensorcó hình dạng(batch_size, height, width), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các giá trị pixel padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong[0, 1]:- 1 cho các pixel thực (tức là không bị che),
- 0 cho các pixel là padding (tức là đã bị che).
- encoder_outputs (
torch.Tensor, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn:hidden_states, tùy chọn:attentions)last_hidden_statecó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder. - inputs_embeds (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Tùy chọn, thay vì truyền bản đồ đặc tính đã được làm phẳng (đầu ra của lớp backbone + lớp projection), bạn có thể chọn cách truyền trực tiếp một biểu diễn đã được làm phẳng của một hình ảnh. - labels (
list[Dict]có độ dài(batch_size,), tùy chọn) — Nhãn để tính toán tổn thất khớp hai phần (bipartite matching loss). Danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa ít nhất 2 khóa sau: ‘class_labels’ và ‘boxes’ (lần lượt là nhãn lớp và hộp bao quanh của một hình ảnh trong lô). Bản thân các nhãn lớp phải là mộttorch.LongTensorcó độ dài(number of bounding boxes in the image,)và các hộp bao quanh phải là mộttorch.Tensorcó hình dạng(number of bounding boxes in the image, 4).
Trả về
PPDocLayoutV2ModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)
Một PPDocLayoutV2ModelOutput hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (None) và đầu vào.
Phương thức forward của PPDocLayoutV2Model ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, hidden_size)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã trong mô hình.intermediate_hidden_states (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — Các logits trung gian được xếp chồng (logits của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (điểm tham chiếu của từng lớp trong bộ giải mã).intermediate_predicted_corners (
torch.Tensorcó shape(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Các góc dự đoán trung gian được xếp chồng (góc dự đoán của từng lớp trong decoder).initial_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được sử dụng cho lớp decoder đầu tiên.decoder_hidden_states (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
decoder_attentions (
tuple[torch.Tensor], tùy chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.encoder_hidden_states (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Bộ tuple cáctorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, sequence_length, hidden_size).Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
encoder_attentions (
tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khioutput_attentions=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_attentions=True) — Bộ tuple củatorch.Tensor(một cho mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
init_reference_points (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, 4)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được truyền qua bộ giải mã Transformer.enc_topk_logits (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Điểm số của các hộp bao dự đoán, trong đóconfig.two_stage_num_proposalshộp bao có điểm cao nhất được chọn làm đề xuất vùng ở giai đoạn encoder. Đầu ra của phân loại nhị phân hộp bao (tức là tiền cảnh và hậu cảnh).enc_topk_bboxes (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, 4)) — Logits của tọa độ hộp bao dự đoán ở giai đoạn encoder.enc_outputs_class (
torch.Tensorcó shape(batch_size, sequence_length, config.num_labels), tùy chọn, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Điểm số của các bounding box dự đoán, trong đóconfig.two_stage_num_proposalsbounding box có điểm cao nhất được chọn làm region proposals ở giai đoạn đầu. Đầu ra của phân loại nhị phân bounding box (tức là foreground và background).enc_outputs_coord_logits (
torch.Tensorcó shape(batch_size, sequence_length, 4), optional, được trả về khiconfig.with_box_refine=Truevàconfig.two_stage=True) — Logits của tọa độ bounding box dự đoán ở giai đoạn đầu.denoising_meta_values (
dict, tùy chọn) — Từ điển bổ sung cho các giá trị liên quan đến khử nhiễu.
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]PPDocLayoutV2ReadingOrder
lớp transformers.PPDocLayoutV2ReadingOrder
< source >( config: PPDocLayoutV2Config )
Tham số
- config (PPDocLayoutV2Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình ReadingOrder của PP-DocLayoutV2. Mô hình này bao gồm một encoder và một đầu GlobalPointer. Nó nhận các đặc trưng layout làm đầu vào và xuất ra các logits đại diện cho các mối quan hệ thứ tự tương đối giữa các phần tử, được sử dụng để xác định trình tự đọc cuối cùng.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( boxeslabels = Nonemask = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> )
Tham số
- boxes (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length, 4)) — Tọa độ hộp bao quanh của các phần tử bố cục được phát hiện theo thang đo [0, 1000]. Định dạng là[x_min, y_min, x_max, y_max]. Tensor thường chứa các hộp hợp lệ đã được sắp xếp, tiếp theo là phần đệm bằng số 0. - labels (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Các chỉ số lớp được ánh xạ lại cho từng phần tử bố cục. Đây không nhất thiết là các ID lớp phát hiện thô, mà là các chỉ số được ánh xạ thông quaconfig.class_order(ví dụ: ánh xạ text/title/figure sang các ID danh mục thứ tự đọc cụ thể). - mask (
torch.Tensorcó shape(batch_size, sequence_length), tùy chọn) — Mặt nạ Boolean hoặc Binary chỉ các phần tử phát hiện hợp lệ sau khi lọc ngưỡng.- True: Phần tử bố cục hợp lệ.
- False: Phần tử đệm/trống.
Được sử dụng để xác định độ dài chuỗi (
num_pred) cho cơ chế con trỏ.
Phương thức forward của PPDocLayoutV2ReadingOrder ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
PPDocLayoutV2ImageProcessor
lớp transformers.PPDocLayoutV2ImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 800, 'width': 800}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0, 0, 0]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[1, 1, 1]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là256) — Số lượng token hình ảnh được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - Returns các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành
'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. —
Tạo một bộ xử lý ảnh PPDocLayoutV2ImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, tùy chọn):
Có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không.
Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, tùy chọn):
Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào.
Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Tham số
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặtdo_rescale=False. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], tùy chọn) — Cờ dành cho nhà phát triển để chỉ định các đầu vào dạng ảnh bổ sung, cũng sẽ được tiền xử lý. Chỉ sử dụng cờ này khi việc truyền các đầu vào dưới dạng kwarg không hoạt động. Ví dụ,preprocess(images, masks=masks)là phương án được ưu tiên nhưng có thể gây ra vấn đề về thứ tự ưu tiên của đối số đối với một số mô hình. Trong những trường hợp đó, có thể sử dụngpreprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})thay thế. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
Trả về
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.
Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.