Hugging Face's logo

Transformers documentation

Pyramid Vision Transformer (PVT)

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

このモデルは2021年2月24日にHF papersで公開され、2023年7月24日にHugging Face Transformersに貢献されました。

Pyramid Vision Transformer (PVT)

概要

PVTモデルは、Wenhai Wang、Enze Xie、Xiang Li、Deng-Ping Fan、Kaitao Song、Ding Liang、Tong Lu、Ping Luo、Ling Shao によって提案された Pyramid Vision Transformer: A Versatile Backbone for Dense Prediction without Convolutions に記載されています。PVTは、ピラミッド構造を活用するビジョン・トランスフォーマーの一種であり、高密度予測タスクにおいて効果的なバックボーンとして機能します。具体的には、より細粒度の入力（パッチあたり4 x 4ピクセル）を使用できる一方で、ネットワークが深くなるにつれてトランスフォーマーのシーケンス長を短縮し、計算コストを削減します。さらに、空間削減アテンション（SRA）レイヤーを用いることで、高解像度特徴の学習時のリソース消費をさらに低減します。

論文の抄録は以下の通りです。

畳み込みニューラルネットワーク（CNN）はコンピュータビジョン分野で大きな成功を収めていますが、本稿では、多くの高密度予測タスクに有用な、よりシンプルで畳み込みを含まないバックボーンネットワークを調査します。画像分類を特に目的として設計された最近提案されたVision Transformer（ViT）とは異なり、 Pyramid Vision Transformer（PVT）を導入します。PVTは、Transformerをさまざまな高密度予測タスクに移植する際の困難を克服します。PVTは、現在の最先端技術と比較していくつかの利点があります。通常、低解像度の出力を生成し、高い計算コストとメモリコストを伴うViTとは異なり、PVTは画像の高密度な分割を学習して高密度予測にとって重要な高い出力解像度を達成できるだけでなく、段階的に縮小するピラミッドを使用して大きな特徴マップの計算を削減します。PVTはCNNとTransformerの両方の利点を継承しており、畳み込みなしでさまざまなビジョンタスクのための統合バックボーンとして機能し、CNNバックボーンの直接的な代替として使用できます。PVTは広範な実験を通じて検証されており、オブジェクト検出、インスタンスセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションを含む多くの下流タスクのパフォーマンスを向上させることが示されています。例えば、同程度のパラメータ数において、PVT+RetinaNetはCOCOデータセットで40.4 APを達成し、ResNet50+RetinNet（36.3 AP）を絶対APで4.1上回っています（図2を参照）。PVTがピクセルレベルの予測のための代替かつ有用なバックボーンとなり、今後の研究を促進することを期待しています。

このモデルはXrenyaによって提供されました。元のコードはこちらで確認できます。

  • ImageNet-1K における PVTv1
モデルのバリアントサイズAcc@1パラメータ数 (M)
PVT-Tiny22475.113.2
PVT-Small22479.824.5
PVT-Medium22481.244.2
PVT-Large22481.761.4

PvtConfig

class transformers.PvtConfig

< >

( 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 = Noneimage_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224num_channels: int = 3num_encoder_blocks: int = 4depths: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 2, 2, 2)sequence_reduction_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 4, 2, 1)hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 128, 320, 512)patch_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2)strides: list[int] | tuple[int, ...] = (4, 2, 2, 2)num_attention_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (1, 2, 5, 8)mlp_ratios: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 8, 4, 4)hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02drop_path_rate: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-06qkv_bias: bool = Truenum_labels: int = 1000 )

パラメータ

  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは224) — 各画像のサイズ（解像度）。
  • num_channels (int、任意、デフォルトは3) — 入力チャネル数。
  • num_encoder_blocks (int、任意、デフォルトは 4) — エンコーダーブロックの数（つまり、Mix Transformer エンコーダーのステージ数）。
  • depths (list[int]、任意、デフォルトは [2, 2, 2, 2]) — 各エンコーダーブロックのレイヤー数です。
  • sequence_reduction_ratios (list[int]、任意、デフォルトは [8, 4, 2, 1]) — 各エンコーダーブロックにおけるシーケンスの削減比率。
  • hidden_sizes (Union[list[int], tuple[int, ...]]、任意、デフォルトは (64, 128, 320, 512)) — モデルの各ステージにおける次元数（hidden size）。
  • patch_sizes (list[int]、任意、デフォルトは [4, 2, 2, 2]) — 各エンコーダーブロックの前のパッチサイズです。
  • strides (list[int]、任意、デフォルトは [4, 2, 2, 2]) — 各エンコーダーブロックの前のストライドです。
  • num_attention_heads (list[int]、任意、デフォルトは [1, 2, 5, 8]) — Transformerエンコーダーの各ブロックにおける、各アテンション層のアテンションヘッド数。
  • mlp_ratios (list[int]、任意、デフォルトは [8, 8, 4, 4]) — エンコーダーブロック内の Mix FFN において、隠れ層のサイズを入力層のサイズと比較した比率です。
  • hidden_act (str、任意、デフォルトは gelu) — 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。
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int]、任意、デフォルト値は0.0) — embeddings、encoder、pooler 内のすべての全結合層における dropout 確率です。
  • attention_probs_dropout_prob (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。
  • initializer_range (float、任意、デフォルトは 0.02) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。
  • drop_path_rate (Union[float, int]、任意、デフォルトは 0.0) — パッチ融合におけるドロップパスの率。
  • 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。
  • 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_labels ('int'、任意、デフォルトは 1000) — クラスの数です。

これは PvtModel 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 Pvt 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、Xrenya/pvt-tiny-224 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。

例:

>>> from transformers import PvtModel, PvtConfig

>>> # Initializing a PVT Xrenya/pvt-tiny-224 style configuration
>>> configuration = PvtConfig()

>>> # Initializing a model from the Xrenya/pvt-tiny-224 style configuration
>>> model = PvtModel(configuration)

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

PvtImageProcessor

class transformers.PvtImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • 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' -- 224, 'width': 224}): 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 3) — 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、optional、デフォルト値は [0.485, 0.456, 0.406]) — 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 [0.229, 0.224, 0.225]) — 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) — 画像をパディングするかどうかを指定します。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) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。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。 '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, optional, デフォルト値は 256) — 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。 '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。 '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。 —

PvtImageProcessor 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。

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

パラメータ

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], 省略可) — 追加の画像類似入力を前処理対象に含めるための開発者向けフラグです。引数として入力値を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、preprocess(images, masks=masks) が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりに preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) を使用できます。
  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、optional) — 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) — モデルへの最大入力次元を記述します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、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。
  • 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) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。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有効です。
  • do_rescale (bool、kwargs、optional) — 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) — 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。
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 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、optional) — 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) — 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) — 画像をパディングするかどうかを指定します。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) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。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。

戻り値

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

画像または画像のバッチを前処理します。

PvtImageProcessorPil

クラス transformers.PvtImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • 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' -- 224, 'width': 224}): 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 3) — 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、optional、デフォルト値は [0.485, 0.456, 0.406]) — 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 [0.229, 0.224, 0.225]) — 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) — 画像をパディングするかどうかを指定します。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) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。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。 '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。 —

PvtImageProcessor 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。

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

パラメータ

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 前処理対象の画像です。ピクセル値が 0 から 255 の範囲にある単一の画像またはバッチを想定しています。ピクセル値が 0 から 1 の範囲にある画像を渡す場合は、do_rescale=False を設定してください。
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], 省略可) — 追加の画像類似入力を前処理対象に含めるための開発者向けフラグです。引数として入力値を渡す方法が機能しない場合のみ使用してください。例えば、preprocess(images, masks=masks) が推奨される方法ですが、一部のモデルでは引数の優先順位の問題が発生します。そのような場合は、代わりに preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) を使用できます。
  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、optional) — 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) — モデルへの最大入力次元を記述します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意) — サイズが整数の場合、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。
  • 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) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタ。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有効です。
  • do_rescale (bool、kwargs、optional) — 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) — 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。
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 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、optional) — 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) — 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) — 画像をパディングするかどうかを指定します。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) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。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。

戻り値

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call メソッド（‘pixel_values’ など）によって返される、リスト/配列/テンソルの辞書。
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]、省略可) — 初期化時に PyTorch/Numpy の Tensor 内の整数リストを変換するために、ここで tensor_type を指定できます。

画像または画像のバッチを前処理します。

PvtForImageClassification

クラス transformers.PvtForImageClassification

< >

( config: PvtConfig )

パラメータ

  • config (PvtConfig) — モデルのすべてのパラメータを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。

Pvt Model transformer の上に画像分類ヘッド（[CLS] トークンの最終隠れ状態の上に配置された線形層）を備えたモデル。ImageNet などの用途に使用できます。

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

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor]labels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutput or tuple(torch.FloatTensor)

パラメータ

  • pixel_values (torch.Tensor、形状 (batch_size, num_channels, image_size, image_size)、任意) — 入力画像に対応するテンソルです。ピクセル値は PvtImageProcessor を使用して取得できます。詳細については PvtImageProcessor.call() を参照してください（processor_class は画像の処理に PvtImageProcessor を使用します）。
  • labels (torch.LongTensor、shape (batch_size,)、任意) — 画像分類/回帰の損失を計算するためのラベル。インデックスは [0, ..., config.num_labels - 1] の範囲である必要があります。config.num_labels == 1 の場合は回帰損失(平均二乗誤差)が計算され、config.num_labels > 1 の場合は分類損失(クロスエントロピー)が計算されます。
  • output_attentions (bool, 省略可) — すべてのアテンション層のアテンションテンソルを返すかどうかを指定します。詳細は、返されるテンソルの attentions を参照してください。
  • output_hidden_states (bool, 省略可) — すべての層の hidden states を返すかどうかを指定します。詳細は、返されるテンソルの hidden_states を参照してください。
  • return_dict (bool, 任意) — プレーンなタプルではなく ModelOutput を返すかどうか。

戻り値

ImageClassifierOutput または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル、または ImageClassifierOutput（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（PvtConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

PvtForImageClassification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。

  • loss (torch.FloatTensor、shape (1,)、optional、labels が指定された場合に返されます) — 分類損失（config.num_labels==1 の場合は回帰損失）。

  • logits (torch.FloatTensor、shape (batch_size, config.num_labels)) — SoftMax 適用前の分類スコア（config.num_labels==1 の場合は回帰スコア）。

  • 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 の場合に返されます) — torch.FloatTensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力用が 1 つ、各ステージの出力用がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。各ステージの出力におけるモデルの隠れ状態（特徴マップとも呼ばれます）。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, PvtForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("Xrenya/pvt-tiny-224")
>>> model = PvtForImageClassification.from_pretrained("Xrenya/pvt-tiny-224")

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

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

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...

PvtModel

class transformers.PvtModel

< >

( config: PvtConfig )

パラメータ

  • config (PvtConfig) — モデルのすべてのパラメータを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。

裸の Pvt Modelは、上部に特定のヘッドを持たず、生の hidden-states を出力します。

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

< >

( pixel_values: FloatTensoroutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutput 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PvtImageProcessorを使用して取得できます。詳細はPvtImageProcessor.call()を参照してください（processor_classは画像の処理にPvtImageProcessorを使用します）。
  • output_attentions (bool, 省略可) — すべてのアテンション層のアテンションテンソルを返すかどうかを指定します。詳細は、返されるテンソルの attentions を参照してください。
  • output_hidden_states (bool, 省略可) — すべての層の hidden states を返すかどうかを指定します。詳細は、返されるテンソルの hidden_states を参照してください。
  • return_dict (bool, 任意) — プレーンなタプルではなく ModelOutput を返すかどうか。

戻り値

BaseModelOutput または tuple(torch.FloatTensor)

torch.FloatTensor のタプル、または BaseModelOutput（return_dict=False が渡された場合、または config.return_dict=False の場合）。設定（PvtConfig）や入力に応じて、さまざまな要素で構成されます。

PvtModel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, sequence_length, hidden_size)) — 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 の場合に返されます)— 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, sequence_length, hidden_size) 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。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.FloatTensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

    アテンションのsoftmax後のアテンション重み。自己アテンションヘッド内で加重平均を計算するために使用されます。

例:

Update on GitHub

←Prompt Depth Anything Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2)→