Transformers documentation
PP-OCRv6_tiny_rec
تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2026-05-19.
PP-OCRv6_tiny_rec
نظرة عامة
يُعدّ PP-OCRv6_tiny_rec نموذج التعرف الأكثر خفةً في سلسلة PP-OCRv6. يستخدم LCNetV4 كهيكل أساسي مع إسقاط إعادة تشكيل مباشر بدلاً من عنق المُشفِّر، ومُفكِّك متعدد الرؤوس من نوع CTC+NRTR. يدعم النموذج 49 لغةً ويحتوي على 1.1 مليون معامل.
بنية النموذج
الاستخدام
الاستدلال على مدخل واحد
يُظهر المثال أدناه كيفية اكتشاف النص باستخدام PP-OCRv6_tiny_rec مع AutoModel.
from io import BytesIO
from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image
model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)الاستدلال المجمّع
إليك كيفية القيام بذلك باستخدام PP-OCRv6_tiny_rec مع AutoModel:
from io import BytesIO
from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image
model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)PPOCRV6TinyRecForTextRecognition
فئة transformers.PPOCRV6TinyRecForTextRecognition
< source >( config: PPOCRV6TinyRecConfig )
المعاملات
- config (PPOCRV6TinyRecConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.
نموذج PPOCR6TinyRec لمهام التعرف على النص.
يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).
هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
المعاملات
- pixel_values (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام PPOCRV6SmallRecImageProcessor. راجع PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() للتفاصيل (يستخدمprocessor_classPPOCRV6SmallRecImageProcessor لمعالجة الصور).
يعيد
BaseModelOutputWithNoAttention أو tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithNoAttention أو مجموعة (tuple) من
torch.Tensor (في حال تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة
تعتمد على الإعدادات (PPOCRV6TinyRecConfig) والمدخلات.
تُعيد طريقة PPOCRV6TinyRecForTextRecognition الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة __call__.
على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن
Moduleبدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.
last_hidden_state (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, height, width)) — تسلسل من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج.hidden_states (
tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمريرoutput_hidden_states=Trueأو عند تعيينconfig.output_hidden_states=True) — مجموعة منtorch.Tensor(واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد(batch_size, num_channels, height, width).حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
PPOCRV6TinyRecConfig
فئة transformers.PPOCRV6TinyRecConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 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 = 120head_out_channels: int = 6625 )
المعاملات
- backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], اختياري) — إعدادات نموذج الهيكل العظمي. - hidden_size (
int، اختياري، القيمة الافتراضية120) — أبعاد التمثيلات المخفية. - head_out_channels (
int، اختياري، القيمة الافتراضية 18714) — عدد قنوات الإخراج من PPOCRV6TinyRecHead، وهو المسؤول عن التصنيف النهائي.
هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج PPOCRV6TinyRecModel. تُستخدم لتوليد نموذج Pp Ocrv6 Tiny Rec وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ PaddlePaddle/PP-OCRv6_tiny_rec_safetensors
ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.
PPOCRV6TinyRecModel
فئة transformers.PPOCRV6TinyRecModel
< source >( config: PPOCRV6TinyRecConfig )
المعاملات
- config (PPOCRV6TinyRecConfig) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعدادات إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.
نموذج PPOCRV6TinyRec، المكوّن من شبكتي Backbone وHead.
يرث هذا النموذج من PreTrainedModel. راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التحميل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).
هذا النموذج هو أيضًا فئة فرعية من torch.nn.Module في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
المعاملات
- pixel_values (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام PPOCRV6SmallRecImageProcessor. راجع PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() للتفاصيل (يستخدمprocessor_classPPOCRV6SmallRecImageProcessor لمعالجة الصور).
يعيد
BaseModelOutputWithNoAttention أو tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithNoAttention أو مجموعة (tuple) من
torch.Tensor (في حال تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة
تعتمد على الإعدادات (PPOCRV6TinyRecConfig) والمدخلات.
تُعيد طريقة PPOCRV6TinyRecModel الخاصة بالتقديم (forward) تعريف الطريقة الخاصة __call__.
على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن
Moduleبدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.
last_hidden_state (
torch.Tensorمن الشكل(batch_size, num_channels, height, width)) — تسلسل من حالات الإخفاء عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج.hidden_states (
tuple(torch.Tensor)، اختياري، يُعاد عند تمريرoutput_hidden_states=Trueأو عند تعيينconfig.output_hidden_states=True) — مجموعة منtorch.Tensor(واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد(batch_size, num_channels, height, width).حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
PPOCRV6SmallRecImageProcessor
فئة transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
المعاملات
- do_convert_rgb (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB. - do_resize (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]، kwargs، القيمة الافتراضية{'height' -- 48, 'width': 320}): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج. - default_to_square (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كانت قيمة size من نوع int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — حجم الصورة الناتجة بعد تطبيقcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]، kwargs، القيمة الافتراضية2) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعدادPILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا كانت قيمةdo_resizeهيTrue. - do_rescale (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة. - rescale_factor (
float، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كانdo_rescaleمضبوطًا علىTrue. - do_normalize (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية[0.5, 0.5, 0.5]) — متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيينdo_normalizeإلىTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية[0.5, 0.5, 0.5]) — الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيينdo_normalizeإلىTrue. - do_pad (
bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضيةTrue) — ما إذا كان يجب ملء الصورة. يتم الملء إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الملء الدقيقة على النموذج. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]، kwargs، القيمة الافتراضية{'height' -- 48, 'width': 320}): الحجم على شكل{"height": int, "width" int}الذي سيتم توسيط الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يتم تقديمpad_size، فسيتم توسيط الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكونdo_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) — يُؤمَّن دعمChannelDimension.FIRSTفقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, اختياري) — تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يُضبط، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي:"channels_first"أوChannelDimension.FIRST: صورة بتنسيق (num_channels, height, width)."channels_last"أوChannelDimension.LAST: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات)."none"أوChannelDimension.NONE: صورة بصيغة (الارتفاع، العرض).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم تعيينه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — تُرجع تينسورات مكدّسة إذا تم ضبطها على'pt'، وإلا تُرجع قائمة من التينسورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. يعيد توتورات مكدسة إذا تم ضبطه على'pt'، وإلا فعاد قائمة من التوتورات. - 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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. تمت إضافته من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطه كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية. - Returns تُعاد كمتجهات مكدّسة إذا كان الإعداد
'pt'، وإلا تُعاد قائمة من المتجهات. —
ينشئ معالج صور PPOCRV6SmallRecImageProcessor.
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 الصورة التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات.
تمت إضافتها من أجل التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي تعيينها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.
احسب العرض والارتفاع من أوسع صورة في الدفعة.
post_process_text_recognition
< source >( predictions )
يعالج مخرجات النموذج الخام (logits) بعد المعالجة لفك ترميز النص المُعرَّف ودرجة ثقته.