Transformers documentation
PP-OCRv6_small_rec
このモデルは2026年5月19日に Hugging Face Transformers に貢献されました。
PP-OCRv6_small_rec
概要
PP-OCRv6_small_rec は、PP-OCRv6 シリーズの中位クラスの認識モデルです。バックボーンには LCNetV4、認識ネックには EncoderWithLightSVTR を使用し、CTC+NRTR マルチヘッドデコーダーを備えています。このモデルは 50 言語に対応し、パラメータ数は 520 万です。
モデルアーキテクチャ
使用方法
単一入力推論
以下の例では、AutoModelを使用してPP-OCRv6_small_recでテキストを検出する方法を示しています。
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_small_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)バッチ推論
AutoModel を使用して PP-OCRv6_small_rec でこれを行う方法を示します。
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_small_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)PPOCRV6SmallRecForTextRecognition
class transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition
< source >( config: PPOCRV6SmallRecConfig )
パラメータ
- config (PPOCRV6SmallRecConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
テキスト認識タスク用のPPOCR6SmallRecモデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( pixel_values: FloatTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- pixel_values (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は PPOCRV6SmallRecImageProcessor を使用して取得できます。詳細については PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() を参照してください（processor_classは画像の処理に PPOCRV6SmallRecImageProcessor を使用します）。
戻り値
BaseModelOutputWithNoAttention または tuple(torch.FloatTensor)
BaseModelOutputWithNoAttention または、return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合、torch.FloatTensor のタプル。設定（PPOCRV6SmallRecConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
PPOCRV6SmallRecForTextRecognition の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, height, width)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返される) —torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, num_channels, height, width)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
PPOCRV6SmallRecConfig
class transformers.PPOCRV6SmallRecConfig
< 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 = Nonehidden_act: str = 'silu'backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonehidden_size: int = 120mlp_ratio: float = 2.0depth: int = 2head_out_channels: int = 18714conv_kernel_size: list | None = Noneqkv_bias: bool = Truenum_attention_heads: int = 8attention_dropout: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-06 )
パラメータ
- hidden_act (
str、任意、デフォルトはsilu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、"relu"、"silu"など。 - backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 任意) — バックボーンモデルの設定です。 - hidden_size (
int、任意、デフォルトは120) — 隠れ表現の次元数。 - mlp_ratio (
float、任意、デフォルトは2.0) — MLP の隠れ層の次元と埋め込み次元の比率です。 - depth (
int、任意、デフォルトは2) — ビジョンエンコーダーにおける Transformer レイヤーの数。 - head_out_channels (
int, 任意、デフォルト値は 18714) — PPOCRV6SmallRecHead からの出力チャネル数。最終的な分類を担当します。 - conv_kernel_size (
list, 任意) — 畳み込みカーネルのサイズです。 - qkv_bias (
bool、省略可、デフォルトはTrue) — クエリ、キー、バリューにバイアスを追加するかどうか。 - num_attention_heads (
int、任意、デフォルトは8) — Transformer デコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。 - attention_dropout (
Union[float, int]、任意、デフォルトは0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。 - layer_norm_eps (
float、任意、デフォルトは1e-06) — レイヤーノーマル層で使用する epsilon です。
これは、PPOCRV6SmallRecModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Pp Ocrv6 Small Rec モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors と同様の設定が得られます。
設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。
PPOCRV6SmallRecModel
class transformers.PPOCRV6SmallRecModel
< source >( config: PPOCRV6SmallRecConfig )
パラメータ
- config (PPOCRV6SmallRecConfig) — モデルのパラメータをすべて含むモデル設定クラスです。設定ファイルで初期化しても、モデルに関連する重みは読み込まれず、設定のみが読み込まれます。モデルの重みをロードするには、from_pretrained() メソッドを参照してください。
BackboneネットワークとHeadネットワークで構成されるPPOCRV6SmallRecモデル。
このモデルは PreTrainedModel を継承しています。すべてのモデルに実装されている汎用的なメソッド（ダウンロードや保存、入力埋め込みのリサイズ、ヘッドのプルーニングなど）については、スーパークラスのドキュメントを参照してください。
このモデルは、PyTorchのtorch.nn.Moduleのサブクラスでもあります。 通常のPyTorch Moduleとして使用し、一般的な使用方法や動作に関する詳細については、PyTorchのドキュメントを参照してください。
forward
< source >( pixel_values: FloatTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)
パラメータ
- pixel_values (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は PPOCRV6SmallRecImageProcessor を使用して取得できます。詳細については PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() を参照してください（processor_classは画像の処理に PPOCRV6SmallRecImageProcessor を使用します）。
戻り値
BaseModelOutputWithNoAttention または tuple(torch.FloatTensor)
BaseModelOutputWithNoAttention または、return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合、torch.FloatTensor のタプル。設定（PPOCRV6SmallRecConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。
PPOCRV6SmallRecModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。
この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなく
Moduleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。
last_hidden_state (
torch.FloatTensor、shape(batch_size, num_channels, height, width)) — モデルの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_hidden_states=Trueが渡された場合またはconfig.output_hidden_states=Trueの場合に返される) —torch.FloatTensorのタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は(batch_size, num_channels, height, width)です。各層の出力におけるモデルのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。
PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR
SVTR: シーンテキスト認識のための単一ビジュアルモデル https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html
PPOCRV6SmallRecImageProcessor
クラス transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
パラメータ
- do_convert_rgb (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を RGB に変換するかどうか。 - do_resize (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリサイズするかどうか。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs、デフォルトは{'height' -- 48, 'width': 320}): モデルへの最大入力サイズを指定します。 - default_to_square (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうかを指定します。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_cropを適用した後の出力画像のサイズ。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, デフォルトは2) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResamplingの列挙型のいずれかを使用できます。do_resizeがTrueに設定されている場合のみ、効果が現れます。 - do_rescale (
bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。 - rescale_factor (
float、kwargs、任意、デフォルト値は0.00392156862745098) —do_rescaleがTrueに設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。 - do_normalize (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、任意、デフォルトは[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の平均値。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルト値は[0.5, 0.5, 0.5]) — 正規化に使用する画像の標準偏差。do_normalizeがTrueに設定されている場合のみ有効です。 - do_pad (
bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像をパディングするかどうか。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, デフォルトは{'height' -- 48, 'width': 320}): 画像をパディングするサイズを{"height": int, "width" int}で指定します。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_sizeが指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True.の場合のみ適用されます。 - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのはChannelDimension.FIRSTのみです。slow processors との互換性のために追加されました。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:"channels_first"またはChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。"channels_last"またはChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。"none"またはChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 - disable_grouping (
bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。 - image_seq_length (
int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 - Returns が
'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 —
PPOCRV6SmallRecImageProcessor の画像プロセッサを構築します。
disable_grouping (bool, kwargs, optional):
サイズによる画像のグループ化を無効にし、バッチ処理ではなく個別に処理するかどうかを指定します。
None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。
image_seq_length (int, kwargs, optional):
入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。
後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
バッチ内の最も広い画像から幅と高さを計算します。
post_process_text_recognition
< source >( predictions )
生のモデルのlogitsを後処理し、認識されたテキストとその信頼度スコアをデコードします。