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DPT

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Este modelo foi publicado em HF papers em 2021-03-24 e contribuído para Hugging Face Transformers em 2022-03-28.

DPT

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Visão geral

O modelo DPT foi proposto em Vision Transformers for Dense Prediction por René Ranftl, Alexey Bochkovskiy e Vladlen Koltun. O DPT é um modelo que utiliza o Vision Transformer (ViT) como backbone para tarefas de predição densa, como segmentação semântica e estimativa de profundidade.

O resumo do artigo é o seguinte:

Apresentamos os dense vision transformers, uma arquitetura que utiliza vision transformers no lugar de redes convolucionais como backbone para tarefas de predição densa. Montamos tokens de vários estágios do vision transformer em representações semelhantes a imagens em várias resoluções e os combinamos progressivamente em predições de resolução completa usando um decodificador convolucional. O backbone transformer processa representações em uma resolução constante e relativamente alta e possui um campo receptivo global em cada estágio. Essas propriedades permitem que o dense vision transformer forneça predições mais detalhadas e globalmente coerentes em comparação com redes totalmente convolucionais. Nossos experimentos mostram que essa arquitetura gera melhorias substanciais em tarefas de predição densa, especialmente quando uma grande quantidade de dados de treinamento está disponível. Para a estimativa de profundidade monocular, observamos uma melhoria de até 28% no desempenho relativo em comparação com uma rede totalmente convolucional state-of-the-art. Quando aplicada à segmentação semântica, os dense vision transformers estabelecem um novo state of the art no ADE20K com 49,02% de mIoU. Mostramos ainda que a arquitetura pode ser ajustada em conjuntos de dados menores, como NYUv2, KITTI e Pascal Context, onde também estabelece o novo state of the art.

drawing DPT architecture. Taken from the original paper.

Este modelo foi contribuído por nielsr. O código original pode ser encontrado aqui.

Dicas de uso

O DPT é compatível com a classe AutoBackbone. Isso permite usar o framework DPT com diversos backbones de visão computacional disponíveis na biblioteca, como VitDetBackbone ou Dinov2Backbone. Ele pode ser criado da seguinte forma:

from transformers import Dinov2Config, DPTConfig, DPTForDepthEstimation


# initialize with a Transformer-based backbone such as DINOv2
# in that case, we also specify `reshape_hidden_states=False` to get feature maps of shape (batch_size, num_channels, height, width)
backbone_config = Dinov2Config.from_pretrained("facebook/dinov2-base", out_features=["stage1", "stage2", "stage3", "stage4"], reshape_hidden_states=False)

config = DPTConfig(backbone_config=backbone_config)
model = DPTForDepthEstimation(config=config)

Recursos

Uma lista de recursos oficiais da Hugging Face e da comunidade (indicados por 🌎) para ajudar você a começar com o DPT.

Se você tiver interesse em enviar um recurso para ser incluído aqui, sinta-se à vontade para abrir um Pull Request e faremos a revisão! O recurso deve, idealmente, demonstrar algo novo, em vez de duplicar um recurso existente.

DPTConfig

classe transformers.DPTConfig

< >

( 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 = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: 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 = Nonehidden_size: int = 768num_hidden_layers: None | int = 12num_attention_heads: int | None = 12intermediate_size: int | None = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int | None = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int | None = 0.0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float | None = 1e-12image_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 384patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] | None = 16num_channels: int | None = 3is_hybrid: bool = Falseqkv_bias: bool | None = Truebackbone_out_indices: list[int] | tuple[int, ...] | None = (2, 5, 8, 11)readout_type: typing.Literal['ignore', 'add', 'project'] = 'project'reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] = (4, 2, 1, 0.5)neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (96, 192, 384, 768)fusion_hidden_size: int = 256head_in_index: int = -1use_batch_norm_in_fusion_residual: bool | None = Falseuse_bias_in_fusion_residual: bool | None = Noneadd_projection: bool = Falseuse_auxiliary_head: bool | None = Trueauxiliary_loss_weight: float = 0.4semantic_loss_ignore_index: int = 255semantic_classifier_dropout: float | int = 0.1backbone_featmap_shape: list[int] | tuple[int, ...] | None = (1, 1024, 24, 24)neck_ignore_stages: list[int] | tuple[int, ...] = (0, 1)backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonepooler_output_size: int | None = Nonepooler_act: str = 'tanh' )

Parâmetros

  • hidden_size (int, opcional, padrão 768) — Dimensão das representações ocultas.
  • num_hidden_layers (int, opcional, padrão 12) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 12) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • intermediate_size (int, opcional, padrão 3072) — Dimensão das representações do MLP.
  • hidden_act (str, opcional, padrão gelu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A probabilidade de dropout para todas as camadas totalmente conectadas nos embeddings, no encoder e no pooler.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
  • layer_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-12) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, padrão 384) — O tamanho (resolução) de cada imagem.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, padrão 16) — O tamanho (resolução) de cada patch.
  • num_channels (int, opcional, padrão 3) — O número de canais de entrada.
  • is_hybrid (bool, opcional, padrão False) — Indica se deve ser usado um backbone híbrido. Útil no contexto de carregamento de modelos DPT-Hybrid.
  • qkv_bias (bool, opcional, padrão True) — Se deve adicionar um viés às queries, keys e values.
  • backbone_out_indices (list[int], opcional, padrão [2, 5, 8, 11]) — Índices dos estados ocultos intermediários a serem usados a partir do backbone.
  • readout_type (str, opcional, padrão é "project") — O tipo de readout a ser usado ao processar o token de readout (token CLS) dos estados ocultos intermediários do backbone ViT. Pode ser um dos valores ["ignore", "add", "project"].
    • “ignore” simplesmente ignora o token CLS.
    • O modo add transmite as informações do token CLS para todos os outros tokens por meio da adição das representações.
    • O “project” transmite informações para os outros tokens concatenando o readout a todos os outros tokens antes de projetar a representação para a dimensão de recurso original D usando uma camada linear seguida de uma não linearidade GELU.
  • reassemble_factors (list[int], opcional, padrão [4, 2, 1, 0.5]) — Fatores de up/downsampling das camadas de reassemble.
  • neck_hidden_sizes (list[str], opcional, padrão [96, 192, 384, 768]) — Os tamanhos ocultos para os quais as feature maps do backbone devem ser projetadas.
  • fusion_hidden_size (int, opcional, padrão 256) — O número de canais antes da fusão.
  • head_in_index (int, opcional, padrão -1) — O índice dos recursos a serem usados nos heads.
  • use_batch_norm_in_fusion_residual (bool, opcional, padrão False) — Se deve usar normalização de lote nas unidades residuais pré-ativação dos blocos de fusão.
  • use_bias_in_fusion_residual (bool, opcional, padrão True) — Se deve usar viés nas unidades residuais pré-ativação dos blocos de fusão.
  • add_projection (bool, opcional, padrão False) — Indica se uma camada de projeção deve ser adicionada antes da cabeça de estimativa de profundidade.
  • use_auxiliary_head (bool, opcional, padrão True) — Se deve usar uma cabeça auxiliar durante o treinamento.
  • auxiliary_loss_weight (float, opcional, padrão 0.4) — Peso da perda de entropia cruzada da cabeça auxiliar.
  • semantic_loss_ignore_index (int, opcional, padrão 255) — O índice que é ignorado pela função de perda do modelo de segmentação semântica.
  • semantic_classifier_dropout (float, opcional, padrão 0.1) — A taxa de dropout para a cabeça de classificação semântica.
  • backbone_featmap_shape (list[int], opcional, padrão [1, 1024, 24, 24]) — Usado apenas para o tipo de incorporação hybrid. A forma dos mapas de características do backbone.
  • neck_ignore_stages (list[int], opcional, padrão [0, 1]) — Usado apenas para o tipo de incorporação hybrid. Os estágios das camadas de leitura a serem ignorados.
  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — A configuração do modelo backbone.
  • pooler_output_size (int, opcional) — Dimensão da camada pooler. Se for None, o valor padrão é hidden_size.
  • pooler_act (str, opcional, padrão "tanh") — A função de ativação a ser usada pelo pooler.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um DPTModel. Ela é usada para instanciar um modelo Dpt de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do Intel/dpt-large

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import DPTModel, DPTConfig

>>> # Initializing a DPT dpt-large style configuration
>>> configuration = DPTConfig()

>>> # Initializing a model from the dpt-large style configuration
>>> model = DPTModel(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

DPTImageProcessor

classe transformers.DPTImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> )

Parâmetros

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 384, 'width': 384}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão None) — Tamanho da imagem de saída após aplicar center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 3) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional, padrão None) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opcional, padrão 1) — Se do_resize for True, a imagem é redimensionada para um tamanho que seja um múltiplo deste valor. Pode ser sobrescrito por ensure_multiple_of em preprocess.
  • size_divisor (int, kwargs) — O tamanho pelo qual é necessário garantir que tanto a altura quanto a largura sejam divisíveis.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se True, a imagem é redimensionada para o maior tamanho possível de modo que a proporção seja preservada. Pode ser sobrescrito por keep_aspect_ratio em preprocess.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opcional, padrão self.do_reduce_labels) — Indica se todos os valores de rótulo dos mapas de segmentação devem ser reduzidos em 1. Geralmente usado em conjuntos de dados em que 0 é usado para o plano de fundo e o próprio plano de fundo não está incluído em todas as classes do conjunto de dados (por exemplo, ADE20k). O rótulo do plano de fundo será substituído por 255.

Constrói um processador de imagem DPTImageProcessor.

pré-processamento

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
  • segmentation_maps (ImageInput, opcional) — Os mapas de segmentação a serem pré-processados.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opcional, padrão 1) — Se do_resize for True, a imagem é redimensionada para um tamanho que seja um múltiplo deste valor. Pode ser sobrescrito por ensure_multiple_of em preprocess.
  • size_divisor (int, kwargs) — O tamanho pelo qual é necessário garantir que tanto a altura quanto a largura sejam divisíveis.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se True, a imagem é redimensionada para o maior tamanho possível de modo que a proporção seja preservada. Pode ser sobrescrito por keep_aspect_ratio em preprocess.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opcional, padrão self.do_reduce_labels) — Indica se todos os valores de rótulo dos mapas de segmentação devem ser reduzidos em 1. Geralmente usado em conjuntos de dados em que 0 é usado para o plano de fundo e o próprio plano de fundo não está incluído em todas as classes do conjunto de dados (por exemplo, ADE20k). O rótulo do plano de fundo será substituído por 255.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

DPTImageProcessorPil

classe transformers.DPTImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_pil_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> )

Parâmetros

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 384, 'width': 384}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 3) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opcional, padrão 1) — Se do_resize for True, a imagem é redimensionada para um tamanho que seja um múltiplo deste valor. Pode ser sobrescrito por ensure_multiple_of em preprocess.
  • size_divisor (int, kwargs) — O tamanho pelo qual é necessário garantir que tanto a altura quanto a largura sejam divisíveis.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se True, a imagem é redimensionada para o maior tamanho possível de modo que a proporção seja preservada. Pode ser sobrescrito por keep_aspect_ratio em preprocess.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opcional, padrão self.do_reduce_labels) — Indica se todos os valores de rótulo dos mapas de segmentação devem ser reduzidos em 1. Geralmente usado em conjuntos de dados em que 0 é usado para o plano de fundo e o próprio plano de fundo não está incluído em todas as classes do conjunto de dados (por exemplo, ADE20k). O rótulo do plano de fundo será substituído por 255.

Constrói um processador de imagem DPTImageProcessor.

pré-processamento

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.dpt.image_processing_pil_dpt.DPTImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
  • segmentation_maps (ImageInput, opcional) — Os mapas de segmentação a serem pré-processados.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opcional, padrão 1) — Se do_resize for True, a imagem é redimensionada para um tamanho que seja um múltiplo deste valor. Pode ser sobrescrito por ensure_multiple_of em preprocess.
  • size_divisor (int, kwargs) — O tamanho pelo qual é necessário garantir que tanto a altura quanto a largura sejam divisíveis.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se True, a imagem é redimensionada para o maior tamanho possível de modo que a proporção seja preservada. Pode ser sobrescrito por keep_aspect_ratio em preprocess.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opcional, padrão self.do_reduce_labels) — Indica se todos os valores de rótulo dos mapas de segmentação devem ser reduzidos em 1. Geralmente usado em conjuntos de dados em que 0 é usado para o plano de fundo e o próprio plano de fundo não está incluído em todas as classes do conjunto de dados (por exemplo, ADE20k). O rótulo do plano de fundo será substituído por 255.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

post_process_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Parâmetros

  • outputs (DPTForSemanticSegmentation) — Saídas brutas do modelo.
  • target_sizes (list[tuple], opcional) — Uma lista de tuplas (tuple[int, int]) contendo o tamanho alvo (altura, largura) de cada imagem no lote. Se não definido, as previsões não serão redimensionadas.
  • return_segmentation_scores (bool, opcional, padrão False) — Indica se as pontuações de segmentação devem ser retornadas junto com o mapa de segmentação. Quando True, cada elemento da lista retornada é um SemanticSegmentationPostProcessorOutput com os campos segmentation (IDs de classe, forma (height, width)) e segmentation_scores (forma (num_classes, height, width)).

Retorna

list[torch.Tensor] ou list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Quando return_segmentation_scores=False (padrão), uma lista de comprimento batch_size em que cada item é um mapa de segmentação de forma (height, width) com IDs de classe. Quando return_segmentation_scores=True, uma lista de SemanticSegmentationPostProcessorOutput com os campos segmentation (IDs de classe, forma (height, width)) e segmentation_scores (forma (num_classes, height, width)). Em ambos os casos, (height, width) corresponde ao tamanho alvo (se target_sizes for especificado).

Converte a saída de DPTForSemanticSegmentation em mapas de segmentação semântica.

post_process_depth_estimation

< >

( outputs: DepthEstimatorOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = None )

Converte a saída bruta de DepthEstimatorOutput em previsões finais de profundidade.

DPTModel

classe transformers.DPTModel

< >

( config: DPTConfigadd_pooling_layer: bool = True )

Parâmetros

  • config (DPTConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.
  • add_pooling_layer (bool, opcional, padrão True) — Se deve adicionar uma camada de pooling

O modelo Dpt puro, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando DPTImageProcessor. Veja DPTImageProcessor.call() para detalhes (processor_class usa DPTImageProcessor para processar imagens).

Retorna

BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithPoolingAndIntermediateActivations ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (DPTConfig) e das entradas.

O método forward do DPTModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional através das camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para a família de modelos BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento através de uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

  • intermediate_activations (tuple(torch.Tensor), opcional) — Ativações intermediárias que podem ser usadas para calcular os estados ocultos do modelo em várias camadas.

Exemplo:

DPTForDepthEstimation

classe transformers.DPTForDepthEstimation

< >

( config: DPTConfig )

Parâmetros

  • config (DPTConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo DPT com uma cabeça de estimativa de profundidade no topo (consistindo em 3 camadas convolucionais), por exemplo, para KITTI, NYUv2.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: Tensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DepthEstimatorOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para mais detalhes (processor_class usa image_processor_class para processar as imagens).
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, height, width), opcional) — Mapas de estimativa de profundidade reais para o cálculo da perda.

Retorna

DepthEstimatorOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um DepthEstimatorOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (None) e das entradas.

O método forward de DPTForDepthEstimation substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de classificação (ou regressão se config.num_labels==1).

  • predicted_depth (torch.Tensor de forma (batch_size, height, width)) — Profundidade prevista para cada pixel.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplos:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, DPTForDepthEstimation
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> 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("Intel/dpt-large")
>>> model = DPTForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/dpt-large")

>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # interpolate to original size
>>> post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
...     outputs,
...     target_sizes=[(image.height, image.width)],
... )

>>> # visualize the prediction
>>> predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
>>> depth = predicted_depth * 255 / predicted_depth.max()
>>> depth = depth.detach().cpu().numpy()
>>> depth = Image.fromarray(depth.astype("uint8"))

DPTForSemanticSegmentation

classe transformers.DPTForSemanticSegmentation

< >

( config: DPTConfig )

Parâmetros

  • config (DPTConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

O modelo Dpt com uma cabeça de segmentação semântica no topo, por exemplo, para ADE20K, CityScapes.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

  • pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para mais detalhes (processor_class usa image_processor_class para processar as imagens).
  • labels (torch.LongTensor de forma (batch_size, height, width), opcional) — Mapas de segmentação semântica de verdade para o cálculo da perda. Os índices devem estar em [0, ..., config.num_labels - 1]. Se config.num_labels > 1, uma perda de classificação é calculada (Cross-Entropy).

Retorna

SemanticSegmenterOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um SemanticSegmenterOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos dependendo da configuração (None) e das entradas.

O método forward de DPTForSemanticSegmentation sobrescreve o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de classificação (ou regressão se config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Pontuações de classificação para cada pixel.

    Os logits retornados não necessariamente têm o mesmo tamanho que os pixel_values passados como entradas. Isso é para evitar fazer duas interpolações e perder alguma qualidade quando um usuário precisa redimensionar os logits para o tamanho da imagem original como pós-processamento. Você deve sempre verificar a forma dos seus logits e redimensioná-los conforme necessário.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, patch_size, hidden_size).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplos:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, DPTForSemanticSegmentation
>>> 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("Intel/dpt-large-ade")
>>> model = DPTForSemanticSegmentation.from_pretrained("Intel/dpt-large-ade")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> logits = outputs.logits
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