TableTransformerModel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)) — モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンス。

  past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。

• past_key_values (EncoderDecoderCache、任意、use_cache=True が渡された場合または config.use_cache=True の場合に返されます) — EncoderDecoderCache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。

  自己注意ブロックおよび相互注意ブロック内のキーとバリューの事前計算済み隠れ状態（hidden-states）を保持しており、シーケンシャルデコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values 入力参照）。

• decoder_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、埋め込みの出力用が 1 つ、各層の出力用が 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デコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

• decoder_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)。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。

• cross_attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返される) — 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)。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)、optional) — モデルのエンコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンス。

• encoder_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, sequence_length, hidden_size) です。

  各層の出力におけるエンコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

• encoder_attentions (tuple(torch.FloatTensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返される) — 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を適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• intermediate_hidden_states (torch.FloatTensor、shape (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size)、optional、config.auxiliary_loss=True の場合に返される) — 中間デコーダ活性化、すなわち各デコーダ層の出力であり、それぞれが layernorm を通ったものです。

>>> from transformers import AutoImageProcessor, TableTransformerModel
>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> from PIL import Image

>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerModel.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")

>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> # forward pass
>>> outputs = model(**inputs)

>>> # the last hidden states are the final query embeddings of the Transformer decoder
>>> # these are of shape (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 15, 256]

TableTransformerForObjectDetection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 が提供された場合に返されます) — クラス予測の負の対数尤度（クロスエントロピー）とバウンディングボックス損失の線形結合による総損失です。後者は、L1損失と汎用スケール不変IoU損失の線形結合として定義されます。

• loss_dict (Dict, 任意) — 個別の損失を含む辞書です。ログ出力に便利です。

• logits (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — すべてのクエリに対する分類 logits（no-object を含む）。

• pred_boxes (torch.FloatTensor、shape (batch_size, num_queries, 4)) — すべてのクエリに対する正規化されたボックス座標で、(center_x, center_y, width, height) として表されます。これらの値は、バッチ内の各画像のサイズに対して [0, 1] の範囲で正規化されています（パディングは考慮されません）。正規化されていないバウンディングボックスを取得するには、~TableTransformerImageProcessor.post_process_object_detection を使用できます。

• auxiliary_outputs (list[Dict]、optional) — オプション。補助損失が有効化されている場合（つまり config.auxiliary_loss が True に設定されている場合）かつラベルが提供されている場合にのみ返されます。各デコーダ層について、上記の2つのキー（logits と pred_boxes）を含む辞書のリストです。

• last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)、optional) — モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンス。

• decoder_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。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。

• decoder_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)。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。

• cross_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)。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor、shape (batch_size, sequence_length, hidden_size)、optional) — モデルのエンコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンス。

• encoder_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。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。

• encoder_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を適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

>>> from huggingface_hub import hf_hub_download
>>> from transformers import AutoImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
>>> import torch
>>> from PIL import Image

>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerForObjectDetection.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.9, target_sizes=target_sizes)[
...     0
... ]

>>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...     print(
...         f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
...         f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
...     )
Detected table with confidence 1.0 at location [202.1, 210.59, 1119.22, 385.09]