# LightGlue

[LightGlue](https://huggingface.co/papers/2306.13643) is a deep neural network that learns to match local features across images. It revisits multiple design decisions of SuperGlue and derives simple but effective improvements. Cumulatively, these improvements make LightGlue more efficient - in terms of both memory and computation, more accurate, and much easier to train. Similar to [SuperGlue](https://huggingface.co/magic-leap-community/superglue_outdoor), this model consists of matching two sets of local features extracted from two images, with the goal of being faster than SuperGlue. Paired with the [SuperPoint model](https://huggingface.co/magic-leap-community/superpoint), it can be used to match two images and estimate the pose between them.

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لـ LightGlue تحت منظمة [ETH-CVG](https://huggingface.co/ETH-CVG).

> [!TIP]
> تمت مساهمة هذا النموذج من قِبل [stevenbucaille](https://huggingface.co/stevenbucaille).
>
> انقر على نماذج LightGlue في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة حول كيفية تطبيق LightGlue على مهام مختلفة في مجال الرؤية الحاسوبية.

يُبيّن المثال أدناه كيفية مطابقة النقاط الرئيسية بين صورتين باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) أو فئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

keypoint_matcher = pipeline(task="keypoint-matching", model="ETH-CVG/lightglue_superpoint")

url_0 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_98169888_3347710852.jpg"
url_1 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_26757027_6717084061.jpg"

results = keypoint_matcher([url_0, url_1], threshold=0.9)
print(results[0])
# {'keypoint_image_0': {'x': ..., 'y': ...}, 'keypoint_image_1': {'x': ..., 'y': ...}, 'score': ...}
```

```python
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

url_image1 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_98169888_3347710852.jpg"
image1 = Image.open(requests.get(url_image1, stream=True).raw)
url_image2 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_26757027_6717084061.jpg"
image2 = Image.open(requests.get(url_image2, stream=True).raw)

images = [image1, image2]

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("ETH-CVG/lightglue_superpoint")
model = AutoModel.from_pretrained("ETH-CVG/lightglue_superpoint", device_map="auto")

inputs = processor(images, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.inference_mode():
    outputs = model(**inputs)

# Post-process to get keypoints and matches
image_sizes = [[(image.height, image.width) for image in images]]
processed_outputs = processor.post_process_keypoint_matching(outputs, image_sizes, threshold=0.2)
```

## ملاحظات

- يتكيّف LightGlue مع صعوبة المهمة. يكون الاستدلال أسرع بكثير على أزواج الصور التي يسهل مطابقتها بحدس، على سبيل المثال، بسبب تداخل بصري أكبر أو تغيير محدود في المظهر.

    ```py
    from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
    import torch
    from PIL import Image
    import requests

    processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("ETH-CVG/lightglue_superpoint")
    model = AutoModel.from_pretrained("ETH-CVG/lightglue_superpoint", device_map="auto")

    # LightGlue requires pairs of images
    images = [image1, image2]
    inputs = processor(images, return_tensors="pt").to(model.device)
    with torch.inference_mode():
        outputs = model(**inputs)

    # Extract matching information
    keypoints0 = outputs.keypoints0  # Keypoints in first image
    keypoints1 = outputs.keypoints1  # Keypoints in second image
    matches = outputs.matches        # Matching indices
    matching_scores = outputs.matching_scores  # Confidence scores
    ```

- تُخرج النموذج فهارس مطابقة، ونقاطًا رئيسية، ودرجات ثقة لكل تطابق، على غرار SuperGlue لكن بكفاءة محسّنة.
- للحصول على تصور وتحليل أفضل، استخدم طريقة [LightGlueImageProcessor.post_process_keypoint_matching()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueImageProcessor.post_process_keypoint_matching) للحصول على التطابقات بتنسيق أكثر قابلية للقراءة.

    ```py
    # Process outputs for visualization
    image_sizes = [[(image.height, image.width) for image in images]]
    processed_outputs = processor.post_process_keypoint_matching(outputs, image_sizes, threshold=0.2)

    for i, output in enumerate(processed_outputs):
        print(f"For the image pair {i}")
        for keypoint0, keypoint1, matching_score in zip(
                output["keypoints0"], output["keypoints1"], output["matching_scores"]
        ):
            print(f"Keypoint at {keypoint0.numpy()} matches with keypoint at {keypoint1.numpy()} with score {matching_score}")
    ```

- قم بتصور التطابقات بين الصور باستخدام وظيفة الرسم المدمجة.

    ```py
    # Easy visualization using the built-in plotting method
    processor.visualize_keypoint_matching(images, processed_outputs)
    ```

    

## الموارد

- راجع [مستودع LightGlue الأصلي](https://github.com/cvg/LightGlue) لمزيد من الأمثلة وتفاصيل التنفيذ.

## LightGlueConfig[[transformers.LightGlueConfig]]

#### transformers.LightGlueConfig[[transformers.LightGlueConfig]]

```python
transformers.LightGlueConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, keypoint_detector_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, descriptor_dim: int = 256, num_hidden_layers: int = 9, num_attention_heads: int = 4, num_key_value_heads: int | None = None, depth_confidence: float = 0.95, width_confidence: float = 0.99, filter_threshold: float = 0.1, initializer_range: float = 0.02, hidden_act: str = 'gelu', attention_dropout: float | int = 0.0, attention_bias: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/configuration_lightglue.py#L30)

**المعاملات:**

keypoint_detector_config (`Union[AutoConfig, dict]`، *اختياري*، الافتراضي `SuperPointConfig`) : كائن الإعدادات أو قاموس مُكتشف النقاط الرئيسية.

descriptor_dim (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : بُعد الوصف.

num_hidden_layers (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `9`) : عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer.

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.

num_key_value_heads (`int`, *اختياري*) : هذا هو عدد رؤوس key_value التي يجب استخدامها لتنفيذ Grouped Query Attention. إذا كان `num_key_value_heads=num_attention_heads`، فسيستخدم النموذج Multi Head Attention (MHA)، وإذا كان `num_key_value_heads=1` فسيستخدم النموذج Multi Query Attention (MQA)، وإلا فسيتم استخدام GQA. عند تحويل نقطة تفتيش متعددة الرؤوس إلى نقطة تفتيش GQA، يجب بناء كل مجموعة من رؤوس key و value عن طريق meanpooling جميع الرؤوس الأصلية داخل تلك المجموعة. لمزيد من التفاصيل، راجع [هذا الورقة](https://huggingface.co/papers/2305.13245). إذا لم يتم تحديد القيمة، فسيتم افتراض `num_attention_heads`.

depth_confidence (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.95) : عتبة الثقة المستخدمة لتنفيذ التوقف المبكر

width_confidence (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.99) : عتبة الثقة المستخدمة لقص النقاط

filter_threshold (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.1) : عتبة الثقة المستخدمة لتصفية التطابقات

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `gelu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

attention_dropout (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

attention_bias (`bool`، *اختياري*، الافتراضي `True`) : ما إذا كان سيتم استخدام انحياز في طبقات الإسقاط للاستعلام والمفتاح والقيمة والمخرجات أثناء الانتباه الذاتي.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات LightGlueForKeypointMatching. تُستخدم لاستحداث نموذج Lightglue وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [ETH-CVG/lightglue_superpoint](https://huggingface.co/ETH-CVG/lightglue_superpoint)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

أمثلة:
```python
>>> from transformers import LightGlueConfig, LightGlueForKeypointMatching

>>> # Initializing a LightGlue style configuration
>>> configuration = LightGlueConfig()

>>> # Initializing a model from the LightGlue style configuration
>>> model = LightGlueForKeypointMatching(configuration)

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

## LightGlueImageProcessor[[transformers.LightGlueImageProcessor]]

#### transformers.LightGlueImageProcessor[[transformers.LightGlueImageProcessor]]

```python
transformers.LightGlueImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.lightglue.image_processing_lightglue.LightGlueImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_lightglue.py#L121)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 480, 'width': 640}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `2`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_grayscale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_grayscale`) : ما إذا كان سيتم تحويل الصورة إلى رمادية. يمكن تجاوزها بواسطة `do_grayscale` في طريقة `preprocess`.

ينشئ معالج صور LightGlueImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.LightGlueImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: 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.lightglue.image_processing_lightglue.LightGlueImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_lightglue.py#L135)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_grayscale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_grayscale`) : ما إذا كان سيتم تحويل الصورة إلى رمادية. يمكن تجاوزها بواسطة `do_grayscale` في طريقة `preprocess`.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

#### post_process_keypoint_matching[[transformers.LightGlueImageProcessor.post_process_keypoint_matching]]

```python
post_process_keypoint_matching(outputs: LightGlueKeypointMatchingOutput, target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple], threshold: float = 0.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_lightglue.py#L191)

**المعاملات:**

outputs (`LightGlueKeypointMatchingOutput`) : المخرجات الخام للنموذج.

target_sizes (`torch.Tensor` أو `list[tuple[tuple[int, int]]]`، *اختياري*) : متجه (Tensor) بأبعاد `(batch_size, 2, 2)` أو قائمة من السلاسل (tuples) من السلاسل (`tuple[int, int]`) تحتوي على الحجم المستهدف `(height, width)` لكل صورة في الدفعة (batch). يجب أن يكون هذا هو حجم الصورة الأصلي (قبل أي معالجة).

threshold (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : العتبة المستخدمة لتصفية المطابقات ذات الدرجات المنخفضة.

**يعيد:** `list[Dict]`

قائمة من القواميس، يحتوي كل قاموس على النقاط الرئيسية في الصورة الأولى والثانية من الزوج، ودرجات التطابق، والفهارس المطابقة.

يحوّل المخرجات الخام لـ`LightGlueKeypointMatchingOutput` إلى قوائم لنقاط الميزات والدرجات والوصفات ذات الإحداثيات المطلقة بالنسبة لأحجام الصور الأصلية.

#### visualize_keypoint_matching[[transformers.LightGlueImageProcessor.visualize_keypoint_matching]]

```python
visualize_keypoint_matching(images, keypoint_matching_output: list)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_lightglue.py#L259)

**المعاملات:**

images : أزواج الصور التي سيتم رسمها. نفس `EfficientLoFTRImageProcessor.preprocess`. يتوقع إما قائمة من صورتين أو قائمة من قوائم تحتوي كل منها على صورتين، بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255.

keypoint_matching_output (List[Dict[str, torch.Tensor]]]) : ناتج مطابقة النقاط الرئيسية بعد المعالجة

**يعيد:** `List[PIL.Image.Image]`

قائمة من صور PIL، تحتوي كل صورة منها على أزواج الصور جنبًا إلى جنب مع النقاط الرئيسية المكتشفة وكذلك التطابق بينها.

يرسم أزواج الصور جنبًا إلى جنب مع النقاط الرئيسية المكتشفة وكذلك التطابق بينها.

## LightGlueImageProcessorPil[[transformers.LightGlueImageProcessorPil]]

#### transformers.LightGlueImageProcessorPil[[transformers.LightGlueImageProcessorPil]]

```python
transformers.LightGlueImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.lightglue.image_processing_pil_lightglue.LightGlueImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_pil_lightglue.py#L122)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 480, 'width': 640}`): يصف الأبعاد القصوى للإدخال إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `2`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_grayscale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_grayscale`) : ما إذا كان سيتم تحويل الصورة إلى رمادية. يمكن تجاوزها بواسطة `do_grayscale` في طريقة `preprocess`.

ينشئ معالج صور LightGlueImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.LightGlueImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: 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.lightglue.image_processing_pil_lightglue.LightGlueImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_pil_lightglue.py#L136)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_grayscale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_grayscale`) : ما إذا كان سيتم تحويل الصورة إلى رمادية. يمكن تجاوزها بواسطة `do_grayscale` في طريقة `preprocess`.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

#### post_process_keypoint_matching[[transformers.LightGlueImageProcessorPil.post_process_keypoint_matching]]

```python
post_process_keypoint_matching(outputs: LightGlueKeypointMatchingOutput, target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple], threshold: float = 0.0)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_pil_lightglue.py#L177)

**المعاملات:**

outputs (`LightGlueKeypointMatchingOutput`) : المخرجات الخام للنموذج.

target_sizes (`torch.Tensor` أو `list[tuple[tuple[int, int]]]`، *اختياري*) : متجه (Tensor) بأبعاد `(batch_size, 2, 2)` أو قائمة من السلاسل (tuples) من السلاسل (`tuple[int, int]`) تحتوي على الحجم المستهدف `(height, width)` لكل صورة في الدفعة (batch). يجب أن يكون هذا هو حجم الصورة الأصلي (قبل أي معالجة).

threshold (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : العتبة المستخدمة لتصفية المطابقات ذات الدرجات المنخفضة.

**يعيد:** `list[Dict]`

قائمة من القواميس، يحتوي كل قاموس على النقاط الرئيسية في الصورة الأولى والثانية من الزوج، ودرجات التطابق، والفهارس المطابقة.

يحوّل المخرجات الخام لـ`LightGlueKeypointMatchingOutput` إلى قوائم لنقاط الميزات والدرجات والوصفات ذات الإحداثيات المطلقة بالنسبة لأحجام الصور الأصلية.

#### visualize_keypoint_matching[[transformers.LightGlueImageProcessorPil.visualize_keypoint_matching]]

```python
visualize_keypoint_matching(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], keypoint_matching_output: list)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/image_processing_pil_lightglue.py#L248)

**المعاملات:**

images (`ImageInput`) : أزواج الصور التي سيتم رسمها. يتطابق مع `LightGlueImageProcessor.preprocess`. يتوقع إما قائمة تحتوي على صورتين أو قائمة تحتوي على قوائم، كل منها يحتوي على صورتين، بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255.

keypoint_matching_output (List[Dict[str, torch.Tensor]]]) : ناتج مطابقة النقاط الرئيسية بعد المعالجة

**يعيد:** `List[PIL.Image.Image]`

قائمة من صور PIL، تحتوي كل صورة منها على أزواج الصور جنبًا إلى جنب مع النقاط الرئيسية المكتشفة وكذلك التطابق بينها.

يرسم أزواج الصور جنبًا إلى جنب مع النقاط الرئيسية المكتشفة وكذلك التطابق بينها.

## LightGlueForKeypointMatching[[transformers.LightGlueForKeypointMatching]]

#### transformers.LightGlueForKeypointMatching[[transformers.LightGlueForKeypointMatching]]

```python
transformers.LightGlueForKeypointMatching(config: LightGlueConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/modeling_lightglue.py#L487)

**المعاملات:**

config ([LightGlueConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج LightGlue الذي يستقبل الصور كمدخلات ويُخرج تطابقها.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.LightGlueForKeypointMatching.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, labels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, output_attentions: bool | None = None, output_hidden_states: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/lightglue/modeling_lightglue.py#L864)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [LightGlueImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueImageProcessor). راجع [LightGlueImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [LightGlueImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueImageProcessor) لمعالجة الصور).

labels (`torch.LongTensor` من الشكل `(batch_size, sequence_length)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة نمذجة اللغة المقنّعة. يجب أن تكون الفهارس إما ضمن `[0, ..., config.vocab_size]` أو -100 (انظر `input_ids` docstring). يتم تجاهل الرموز التي تكون فهارسها مضبوطة على `-100` (مقنّعة)، ولا تُحسب الخسارة إلا للرموز التي تسمياتها ضمن `[0, ..., config.vocab_size]`.

output_attentions (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع مصفوفات الانتباه لجميع طبقات الانتباه. راجع `attentions` ضمن المصفوفات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

**يعيد:** `LightGlueKeypointMatchingOutput` أو `tuple(torch.Tensor)`

`LightGlueKeypointMatchingOutput` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([LightGlueConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [LightGlueForKeypointMatching](/docs/transformers/main/ar/model_doc/lightglue#transformers.LightGlueForKeypointMatching) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`، *اختياري*) -- الخسارة المحسوبة أثناء التدريب.
- **المطابقات** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, 2, num_matches)`) -- فهرس النقطة المميزة المطابقة في الصورة الأخرى.
- **matching_scores** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, 2, num_matches)`) -- درجات التطابقات المتوقعة.
- **keypoints** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_keypoints, 2)`) -- إحداثيات (x, y) المطلقة لنقاط الارتكاز المتوقعة في صورة معينة.
- **prune** (`torch.IntTensor` من الشكل `(batch_size, num_keypoints)`) -- قناع التقليم الذي يحدد النقاط الرئيسية التي تُزال وفي أي طبقة.
- **mask** (`torch.BoolTensor` من الشكل `(batch_size, num_keypoints)`) -- قناع يُظهر أي القيم في matches وmatching_scores وkeypoints وprune هي معلومات مطابقة نقاط الملامح.
- **hidden_states** (`Tuple[torch.Tensor, ...]`، *اختياري*) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل مرحلة من مخرجات) من الشكل `(batch_size, 2, num_channels, num_keypoints)` تُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`
- **attentions** (`Tuple[torch.Tensor, ...]`، *اختياري*) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) من الشكل `(batch_size, 2, num_heads, num_keypoints, num_keypoints)` تُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند تعيين `config.output_attentions=True`