Transformers documentation
Deformable DETR
Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 2020-10-08 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2022-09-14.
Deformable DETR
Deformable DETR cải tiến so với DETR gốc bằng cách sử dụng module chú ý biến dạng (deformable attention). Cơ chế này chọn lọc chú ý đến một tập hợp nhỏ các điểm lấy mẫu chính (key sampling points) xung quanh một điểm tham chiếu. Nó cải thiện tốc độ huấn luyện và độ chính xác.
Deformable DETR architecture. Taken from the original paper. Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint Deformable DETR khả dụng dưới tổ chức SenseTime.
Mô hình này được đóng góp bởi nielsr.
Nhấp vào các mô hình Deformable DETR ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng Deformable DETR cho các tác vụ phát hiện đối tượng và phân đoạn khác nhau.
Ví dụ dưới đây minh họa cách thực hiện phát hiện đối tượng bằng Pipeline và lớp AutoModel.
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
"object-detection",
model="SenseTime/deformable-detr",
device_map=0
)
pipeline("http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg")import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr")
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr", device_map="auto")
# prepare image for the model
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]]), threshold=0.3)
for result in results:
for score, label_id, box in 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"{model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")Tài nguyên
- Tham khảo bộ notebooks này để suy luận và tinh chỉnh DeformableDetrForObjectDetection trên một tập dữ liệu tùy chỉnh.
DeformableDetrImageProcessor
lớp transformers.DeformableDetrImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.deformable_detr.image_processing_deformable_detr.DeformableDetrImageProcessorKwargs'> )
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{'shortest_edge' -- 800, 'longest_edge': 1333}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làFalse) — 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 là2) — 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[0.485, 0.456, 0.406]) — 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[0.229, 0.224, 0.225]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình. - 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. - format (
str, kwargs, optional, mặc định làAnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong “coco_detection” hoặc “coco_panoptic”. - do_convert_annotations (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Kiểm soát việc có chuyển đổi chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng(center_x, center_y, width, height)và trong khoảng[0, 1]. Có thể ghi đè bằng tham sốdo_convert_annotationstrong phương thứcpreprocess.
Tạo bộ xử lý ảnh DeformableDetrImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = Nonereturn_segmentation_masks: bool | None = Nonemasks_path: str | pathlib.Path | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.deformable_detr.image_processing_deformable_detr.DeformableDetrImageProcessorKwargs'> ) → ~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. - annotations (
AnnotationTypehoặclist[AnnotationType], tùy chọn) — Các chú thích cần biến đổi theo cách đệm (padding) được áp dụng cho các hình ảnh. - return_segmentation_masks (
bool, tùy chọn, mặc định làself.return_segmentation_masks) — Có nên trả về các mặt nạ phân đoạn hay không. - masks_path (
strhoặcpathlib.Path, tùy chọn) — Đường dẫn đến thư mục chứa các mặt nạ phân đoạn. - 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. - format (
str, kwargs, optional, mặc định làAnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong “coco_detection” hoặc “coco_panoptic”. - do_convert_annotations (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Kiểm soát việc có chuyển đổi chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng(center_x, center_y, width, height)và trong khoảng[0, 1]. Có thể ghi đè bằng tham sốdo_convert_annotationstrong phương thứcpreprocess.
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.
post_process_object_detection
< source >( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = Nonetop_k: int = 100 ) → list[Dict]
Tham số
- outputs (
DetrObjectDetectionOutput) — Đầu ra thô của mô hình. - threshold (
float, tùy chọn) — Ngưỡng điểm để giữ lại các dự đoán phát hiện đối tượng. - target_sizes (
torch.Tensorhoặclist[tuple[int, int]], tùy chọn) — Tensor có shape(batch_size, 2)hoặc danh sách các tuple (tuple[int, int]) chứa kích thước đích (độ cao, độ rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước. - top_k (
int, tùy chọn, mặc định là 100) — Chỉ giữ lại k hộp bao quanh hàng đầu trước khi lọc bằng ngưỡng.
Trả về
list[Dict]
Một danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa điểm số, nhãn và hộp bao quanh cho một hình ảnh trong lô (batch) như được dự đoán bởi mô hình.
Chuyển đổi đầu ra thô của DeformableDetrForObjectDetection thành các hộp bao cuối cùng ở định dạng (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Chỉ hỗ trợ PyTorch.
DeformableDetrImageProcessorPil
lớp transformers.DeformableDetrImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.deformable_detr.image_processing_pil_deformable_detr.DeformableDetrImageProcessorKwargs'> )
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{'shortest_edge' -- 800, 'longest_edge': 1333}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làFalse) — 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 là2) — 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[0.485, 0.456, 0.406]) — 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[0.229, 0.224, 0.225]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình. - 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. - format (
str, kwargs, optional, mặc định làAnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong “coco_detection” hoặc “coco_panoptic”. - do_convert_annotations (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Kiểm soát việc có chuyển đổi chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng(center_x, center_y, width, height)và trong khoảng[0, 1]. Có thể ghi đè bằng tham sốdo_convert_annotationstrong phương thứcpreprocess.
Tạo bộ xử lý ảnh DeformableDetrImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = Nonereturn_segmentation_masks: bool | None = Nonemasks_path: str | pathlib.Path | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.deformable_detr.image_processing_pil_deformable_detr.DeformableDetrImageProcessorKwargs'> ) → ~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. - annotations (
AnnotationTypehoặclist[AnnotationType], tùy chọn) — Các chú thích cần biến đổi theo cách đệm (padding) được áp dụng cho các hình ảnh. - return_segmentation_masks (
bool, tùy chọn, mặc định làself.return_segmentation_masks) — Có nên trả về các mặt nạ phân đoạn hay không. - masks_path (
strhoặcpathlib.Path, tùy chọn) — Đường dẫn đến thư mục chứa các mặt nạ phân đoạn. - 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. - format (
str, kwargs, optional, mặc định làAnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong “coco_detection” hoặc “coco_panoptic”. - do_convert_annotations (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Kiểm soát việc có chuyển đổi chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng(center_x, center_y, width, height)và trong khoảng[0, 1]. Có thể ghi đè bằng tham sốdo_convert_annotationstrong phương thứcpreprocess.
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.
post_process_object_detection
< source >( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = Nonetop_k: int = 100 ) → list[Dict]
Tham số
- outputs (
DetrObjectDetectionOutput) — Đầu ra thô của mô hình. - threshold (
float, tùy chọn) — Ngưỡng điểm để giữ lại các dự đoán phát hiện đối tượng. - target_sizes (
torch.Tensorhoặclist[tuple[int, int]], tùy chọn) — Tensor có shape(batch_size, 2)hoặc danh sách các tuple (tuple[int, int]) chứa kích thước đích (độ cao, độ rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước. - top_k (
int, tùy chọn, mặc định là 100) — Chỉ giữ lại k hộp bao quanh hàng đầu trước khi lọc bằng ngưỡng.
Trả về
list[Dict]
Một danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa điểm số, nhãn và hộp bao quanh cho một hình ảnh trong lô (batch) như được dự đoán bởi mô hình.
Chuyển đổi đầu ra thô của DeformableDetrForObjectDetection thành các hộp bao cuối cùng ở định dạng (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Chỉ hỗ trợ PyTorch.
DeformableDetrConfig
lớp transformers.DeformableDetrConfig
< 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 = Truebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonenum_channels: int = 3num_queries: int = 300max_position_embeddings: int = 1024encoder_layers: int = 6encoder_ffn_dim: int = 1024encoder_attention_heads: int = 8decoder_layers: int = 6decoder_ffn_dim: int = 1024decoder_attention_heads: int = 8encoder_layerdrop: float | int = 0.0activation_function: str = 'relu'd_model: int = 256dropout: float | int = 0.1attention_dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0init_std: float = 0.02init_xavier_std: float = 1.0return_intermediate: bool = Trueauxiliary_loss: bool = Falseposition_embedding_type: str = 'sine'dilation: bool = Falsenum_feature_levels: int = 4encoder_n_points: int = 4decoder_n_points: int = 4two_stage: bool = Falsetwo_stage_num_proposals: int = 300with_box_refine: bool = Falseclass_cost: int = 1bbox_cost: int = 5giou_cost: int = 2mask_loss_coefficient: int = 1dice_loss_coefficient: int = 1bbox_loss_coefficient: int = 5giou_loss_coefficient: int = 2eos_coefficient: float = 0.1focal_alpha: float = 0.25disable_custom_kernels: bool = Falsetie_word_embeddings: bool = True )
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. - backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone. - num_channels (
int, tùy chọn, mặc định là3) — Số lượng kênh đầu vào. - num_queries (
int, tuỳ chọn, mặc định là 300) — Số lượng truy vấn đối tượng, tức là các khe phát hiện. Đây là số lượng đối tượng tối đa mà DeformableDetrModel có thể phát hiện trong một hình ảnh. Nếutwo_stageđược đặt thànhTrue, chúng ta sẽ sử dụngtwo_stage_num_proposalsthay thế. - max_position_embeddings (
int, tùy chọn, mặc định là1024) — Chiều dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng. - encoder_layers (
int, tùy chọn, mặc định là6) — Số lượng lớp ẩn trong bộ mã hóa Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống vớinum_layers. - 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. - 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_ffn_dim (
int, tùy chọn, mặc định là1024) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là feed-forward) trong decoder. - decoder_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. - encoder_layerdrop (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Xác suất LayerDrop cho bộ mã hóa. Xem [bài báo LayerDrop](xem https://huggingface.co/papers/1909.11556) để biết thêm chi tiết. - activation_function (
str, tùy chọn, mặc định làrelu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - d_model (
int, tùy chọn, mặc định là256) — Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler. - dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.1) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout. - attention_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. - 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. - init_std (
float, tùy chọn, mặc định là0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. - init_xavier_std (
float, tuỳ chọn, mặc định là1.0) — Hệ số tỷ lệ được sử dụng cho khởi tạo Xavier của trọng số cross-attention. - return_intermediate (
bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có trả về trạng thái trung gian hay không - auxiliary_loss (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Xác định có sử dụng các tổn thất giải mã phụ (tổn thất ở mỗi lớp giải mã) hay không. - position_embedding_type (
str, tùy chọn, mặc định là"sine") — Loại position embedding được sử dụng trên các đặc trưng hình ảnh. Một trong"sine"hoặc"learned". - dilation (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Có thay thế stride bằng dilation trong khối convolutional cuối cùng (DC5) hay không. Chỉ được hỗ trợ khiuse_timm_backbone=True. - num_feature_levels (
int, tùy chọn, mặc định là 4) — Số lượng cấp độ đặc trưng đầu vào. - encoder_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 mã hóa. - 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. - two_stage (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Liệu có áp dụng hai_stage deformable DETR, trong đó các đề xuất vùng cũng được tạo ra bởi một biến thể của Deformable DETR, sau đó được đưa vào decoder để tinh chỉnh hộp bao quanh một cách lặp lại. - two_stage_num_proposals (
int, tùy chọn, mặc định là 300) — Số lượng đề xuất vùng cần được tạo ra, trong trường hợptwo_stageđược đặt thànhTrue. - with_box_refine (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Có áp dụng tinh chỉnh hộp bao quanh lặp lại hay không, trong đó mỗi lớp giải mã sẽ tinh chỉnh các hộp bao quanh dựa trên dự đoán từ lớp trước đó. - class_cost (
int, tùy chọn, mặc định là1) — Trọng số tương đối của lỗi phân loại trong chi phí khớp Hungarian. - bbox_cost (
int, tùy chọn, mặc định là5) — Trọng số tương đối của lỗi hộp bao L1 trong chi phí khớp Hungarian. - giou_cost (
int, tùy chọn, mặc định là2) — Trọng số tương đối của tổn thất IoU tổng quát trong chi phí khớp Hungarian. - mask_loss_coefficient (
int, tùy chọn, mặc định là1) — Trọng số tương đối của focal loss trong tổn thất phân đoạn panoptic. - dice_loss_coefficient (
int, tùy chọn, mặc định là1) — Trọng số tương đối của dice loss trong panoptic segmentation loss. - bbox_loss_coefficient (
int, tùy chọn, mặc định là5) — Trọng số tương đối của tổn thất hộp bao L1 trong tổn thất phân đoạn toàn cảnh. - giou_loss_coefficient (
int, tùy chọn, mặc định là2) — Trọng số tương đối của tổn thất IoU tổng quát trong tổn thất phân đoạn panoptic. - eos_coefficient (
float, tùy chọn, mặc định là0.1) — Trọng số phân loại tương đối của lớp ‘no-object’ trong hàm mất mát phát hiện đối tượng. - focal_alpha (
float, tùy chọn, mặc định là0.25) — Tham số Alpha trong hàm mất mát focal. - disable_custom_kernels (
bool, tùy chọn, mặc định làFalse) — Tắt việc sử dụng các kernel CUDA và CPU tùy chỉnh. Tùy chọn này là cần thiết cho việc xuất ONNX, vì các kernel tùy chỉnh không được hỗ trợ bởi PyTorch ONNX export. - tie_word_embeddings (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạtied_weights_keyscủa mô hình hay không.
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một DeformableDetrModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Deformable Detr theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của SenseTime/deformable-detr
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 DeformableDetrConfig, DeformableDetrModel
>>> # Initializing a Deformable DETR SenseTime/deformable-detr style configuration
>>> configuration = DeformableDetrConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the SenseTime/deformable-detr style configuration
>>> model = DeformableDetrModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configDeformableDetrModel
lớp transformers.DeformableDetrModel
< source >( config: DeformableDetrConfig )
Tham số
- config (DeformableDetrConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Deformable DETR cơ bản (gồm một backbone và Transformer encoder-decoder) xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở trên 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 >( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonedecoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DeformableDetrModelOutput 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).
- decoder_attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries), tùy chọn) — Không được sử dụng theo mặc định. Có thể được dùng để che các truy vấn đối tượng. - 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).
Trả về
DeformableDetrModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)
Một DeformableDetrModelOutput 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 DeformableDetrModel 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.
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.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_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).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).
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.
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DeformableDetrModel
>>> 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("SenseTime/deformable-detr")
>>> model = DeformableDetrModel.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr")
>>> 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]DeformableDetrForObjectDetection
lớp transformers.DeformableDetrForObjectDetection
< source >( config: DeformableDetrConfig )
Tham số
- config (DeformableDetrConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số mô hình.
Mô hình Deformable DETR (gồm một backbone và Transformer encoder-decoder) với các đầu dò phát hiện đối tượng ở phía trên, dành cho các tác vụ như phát hiện đối tượng COCO.
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] = Nonedecoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = 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'> ) → DeformableDetrObjectDetectionOutput 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).
- decoder_attention_mask (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries), tùy chọn) — Không được sử dụng theo mặc định. Có thể được dùng để che các truy vấn đối tượng. - 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
DeformableDetrObjectDetectionOutput hoặc tuple(torch.Tensor)
Một DeformableDetrObjectDetectionOutput 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 DeformableDetrForObjectDetection 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.
loss (
torch.Tensorcó shape(1,), tùy chọn, được trả về khilabelsđược cung cấp)) — Tổng loss dưới dạng tổ hợp tuyến tính của negative log-likelihood (cross-entropy) cho dự đoán lớp và loss của bounding box. Phần sau được định nghĩa là tổ hợp tuyến tính của L1 loss và generalized scale-invariant IoU loss.loss_dict (
Dict, tùy chọn) — Một từ điển chứa các giá trị loss riêng lẻ. Hữu ích cho việc ghi log.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 đã được 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 với kích thước của từng hình ảnh riêng lẻ trong batch (bỏ qua phần padding có thể có). Bạn có thể sử dụng~DeformableDetrProcessor.post_process_object_detectionđể lấy các hộp giới hạn chưa được chuẩn hóa.auxiliary_outputs (
list[Dict], tuỳ chọn) — Tuỳ chọn, chỉ được trả về khi các tổn thất phụ được kích hoạt (tức làconfig.auxiliary_lossđược đặt thànhTrue) và nhãn được cung cấp. Đây là một danh sách các từ điển chứa hai khóa nêu trên (logitsvàpred_boxes) cho mỗi lớp giải mã.last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_queries, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn (hidden-states) tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã (decoder) của mô hình.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.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_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).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.
Ví dụ:
>>> from transformers import AutoImageProcessor, DeformableDetrForObjectDetection
>>> 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("SenseTime/deformable-detr")
>>> model = DeformableDetrForObjectDetection.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.5, target_sizes=target_sizes)[
... 0
... ]
>>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
... box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
... print(
... f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
... f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
... )
Detected cat with confidence 0.8 at location [16.5, 52.84, 318.25, 470.78]
Detected cat with confidence 0.789 at location [342.19, 24.3, 640.02, 372.25]
Detected remote with confidence 0.633 at location [40.79, 72.78, 176.76, 117.25]