Hugging Face's logo

Transformers documentation

ViTMatte

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Эта модель была опубликована в HF papers 24 мая 2023 года и добавлена в Hugging Face Transformers 19 сентября 2023 года.

ViTMatte

Обзор

Модель ViTMatte была предложена в статье Boosting Image Matting with Pretrained Plain Vision Transformers авторами Jingfeng Yao, Xinggang Wang, Shusheng Yang, Baoyuan Wang. ViTMatte использует обычные Vision Transformers для задачи маттинга изображений, которая заключается в точном определении объекта на переднем плане в изображениях и видео.

Аннотация из статьи следующая:

Недавно «чистые» vision-трансформеры (ViT) продемонстрировали впечатляющие результаты на различных задачах компьютерного зрения благодаря своей высокой моделирующей способности и крупномасштабному предобучению. Однако они пока не решили задачу маттинга изображений. Мы предполагаем, что ViT также способны улучшить качество маттинга, и предлагаем новую эффективную и устойчивую систему маттинга на основе ViT, названную ViTMatte. Наш метод использует (i) гибридный механизм внимания в сочетании с конволюционным «шеечным» блоком, что позволяет ViT достичь отличного баланса между качеством и вычислительной стоимостью в задачах маттинга. (ii) Кроме того, мы вводим модуль захвата деталей, состоящий из простых лёгких свёрток, который дополняет детальную информацию, необходимую для маттинга. По нашему мнению, ViTMatte — первая работа, раскрывающая потенциал ViT в задаче маттинга изображений с помощью лаконичной адаптации. Метод наследует от ViT множество преимущественных свойств, включая различные стратегии предобучения, лаконичный архитектурный дизайн и гибкие стратегии инференса. Мы оцениваем ViTMatte на наборах Composition-1k и Distinctions-646, наиболее часто используемых бенчмарках для маттинга изображений: наш метод достигает передовых результатов и значительно превосходит предыдущие работы по маттингу.

Эта модель была предоставлена пользователем nielsr. Исходный код можно найти здесь.

drawing ViTMatte high-level overview. Taken from the original paper.

Ресурсы

Список официальных ресурсов Hugging Face и сообщества (отмечены 🌎), которые помогут вам начать работу с ViTMatte.

  • Демо-ноутбук, посвящённый инференсу с VitMatteForImageMatting, включая замену фона, можно найти здесь.

Модель ожидает в качестве входных данных изображение и trimap (конкатенированные). Для этого используйте ViTMatteImageProcessor.

VitMatteConfig

класс transformers.VitMatteConfig

< >

( 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 = Nonebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonehidden_size: int = 384batch_norm_eps: float = 1e-05initializer_range: float = 0.02convstream_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (48, 96, 192)fusion_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 128, 64, 32) )

Параметры

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Конфигурация модели-бэкбона.
  • hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 384) — Размерность скрытых представлений.
  • batch_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями batch norm.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
  • convstream_hidden_sizes (list[int], необязательный, по умолчанию [48, 96, 192]) — Количество выходных каналов модуля ConvStream.
  • fusion_hidden_sizes (list[int], необязательный, по умолчанию [256, 128, 64, 32]) — Количество выходных каналов блоков Fusion.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели VitmatteModel. Он используется для создания модели Vitmatte в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации hustvl/vitmatte-small-composition-1k

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Пример:

>>> from transformers import VitMatteConfig, VitMatteForImageMatting

>>> # Initializing a ViTMatte hustvl/vitmatte-small-composition-1k style configuration
>>> configuration = VitMatteConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the hustvl/vitmatte-small-composition-1k style configuration
>>> model = VitMatteForImageMatting(configuration)

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

VitMatteImageProcessor

класс transformers.VitMatteImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.vitmatte.image_processing_vitmatte.VitMatteImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • size_divisor (int, kwargs, optional, по умолчанию self.size_divisor) — Ширина и высота изображения будут дополнены (padding) до значений, кратных этому числу.

Создаёт процессор изображений VitMatteImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]trimaps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.vitmatte.image_processing_vitmatte.VitMatteImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • trimaps (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Тримэпы для предобработки.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • size_divisor (int, kwargs, optional, по умолчанию self.size_divisor) — Ширина и высота изображения будут дополнены (padding) до значений, кратных этому числу.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

VitMatteImageProcessorPil

класс transformers.VitMatteImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.vitmatte.image_processing_pil_vitmatte.VitMatteImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • size_divisor (int, kwargs, optional, по умолчанию self.size_divisor) — Ширина и высота изображения будут дополнены (padding) до значений, кратных этому числу.

Создаёт процессор изображений VitMatteImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]trimaps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.vitmatte.image_processing_pil_vitmatte.VitMatteImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • trimaps (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Тримэпы для предобработки.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • size_divisor (int, kwargs, optional, по умолчанию self.size_divisor) — Ширина и высота изображения будут дополнены (padding) до значений, кратных этому числу.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

VitMatteForImageMatting

класс transformers.VitMatteForImageMatting

< >

( config: VitMatteConfig )

Параметры

  • config (VitMatteConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Фреймворк ViTMatte, использующий любой визуальный бэкбон, например, для ADE20k, CityScapes.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs )

Параметры

  • pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью VitMatteImageProcessor. Подробности см. в VitMatteImageProcessor.call() (processor_class использует VitMatteImageProcessor для обработки изображений).
  • output_attentions (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описании attentions в разделе возвращаемых тензоров.
  • output_hidden_states (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описании hidden_states среди возвращаемых тензоров.
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, height, width), необязательный) — Исходные данные (ground truth) для вычисления функции потерь.
  • return_dict (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать ModelOutput вместо обычного кортежа.

Метод forward класса VitMatteForImageMatting переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

Примеры:

>>> from transformers import VitMatteImageProcessor, VitMatteForImageMatting
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download

>>> processor = VitMatteImageProcessor.from_pretrained("hustvl/vitmatte-small-composition-1k")
>>> model = VitMatteForImageMatting.from_pretrained("hustvl/vitmatte-small-composition-1k")

>>> filepath = hf_hub_download(
...     repo_id="hf-internal-testing/image-matting-fixtures", filename="image.png", repo_type="dataset"
... )
>>> image = Image.open(filepath).convert("RGB")
>>> filepath = hf_hub_download(
...     repo_id="hf-internal-testing/image-matting-fixtures", filename="trimap.png", repo_type="dataset"
... )
>>> trimap = Image.open(filepath).convert("L")

>>> # prepare image + trimap for the model
>>> inputs = processor(images=image, trimaps=trimap, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     alphas = model(**inputs).alphas
>>> print(alphas.shape)
torch.Size([1, 1, 640, 960])
Update on GitHub

←ViTMAE ViTMSN→