Hugging Face's logo

Transformers documentation

PP-DocLayoutV3

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

تمت مساهمة هذا النموذج في Hugging Face Transformers في 2026-01-29.

PP-DocLayoutV3

نظرة عامة

PP-DocLayoutV3 هو نموذج موحد وعالي الكفاءة مصمم لتحليل التخطيط الشامل. يتعامل مع تحديات التشوهات الفيزيائية المعقدة — مثل الانحراف والانحناء والإضاءة غير المواتية — من خلال دمج تقسيم الكائنات والتنبؤ بترتيب القراءة في إطار شامل من الطرف إلى الطرف.

بنية النموذج

يتطور PP-DocLayoutV3 من نهج تقليدي قائم على الكشف إلى بنية قوية لتجزئة الكائنات مبنية على إطار RT-DETR. وبدلاً من استخدام صناديق الإحاطة البسيطة، فإنه يستخدم رأس كشف قائم على الأقنعة للتنبؤ بتجزئات دقيقة على مستوى البكسل لعناصر التخطيط.

على عكس سلفه، يُلغي PP-DocLayoutV3 المراحل المنفصلة من خلال تضمين آلية المؤشر العام (Global Pointer Mechanism) مباشرةً داخل طبقات فك الترميز في Transformer. وهذا يتيح للنموذج إخراج تسميات التصنيف، والأقنعة الدقيقة، وترتيب القراءة المنطقي بشكل متزامن في تمريرة أمامية واحدة، مما يقلل زمن الاستجابة بشكل كبير مع تعزيز دقة التحليل في تخطيطات المستندات المعقدة.

الاستخدام

الاستدلال على مدخل واحد

يُبيّن المثال أدناه كيفية توليد النص باستخدام PP-DocLayoutV3 من خلال Pipeline أو AutoModel.

خط أنابيب
AutoModel
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline


image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector(image)
for idx, res in enumerate(results):
    print(f"Order {idx + 1}: {res}")

الاستدلال المجمّع

يدعم PP-DocLayoutV3 أيضاً الاستدلال الدُفعي. فيما يلي كيفية القيام بذلك باستخدام PP-DocLayoutV3 مع Pipeline أو AutoModel:

خط أنابيب
AutoModel
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline


image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector([image, image])
for result in results:
    print("result:")
    for idx, res in enumerate(result):
        print(f"Order {idx + 1}: {res}")

PPDocLayoutV3ForObjectDetection

فئة transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection

< >

( config: PPDocLayoutV3Config )

المعاملات

  • config (PPDocLayoutV3Config) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعداد إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

تُخرج نموذج PP-DocLayoutV3 (المكوّن من هيكل أساسي ومشفّر-فكّاش) صناديق الإحاطة والقيم غير المعيارية مرتّبةً وفقاً لترتيب القراءة، والتي يتم فكّ ترميزها بعد ذلك إلى درجات وفئات.

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

< >

( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • pixel_values (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسلات باستخدام image_processor_class. راجع image_processor_class.__call__ للتفاصيل (processor_class يستخدم image_processor_class لمعالجة الصور).
  • pixel_mask (torch.LongTensor بشكل (batch_size, height, width), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبأة. قيم القناع المختارة من [0, 1]: 1 للبكسلات الحقيقية (أي غير المقنعة)، و0 للبكسلات المعبأة (أي المقنعة). ما هي أقنعة الانتباه؟ [0, 1]:
    • 1 للبيكسلات الحقيقية (أي غير المقنّعة)،
    • 0 للبيكسلات التي تمثل حشواً (أي مقنّعة).

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • encoder_outputs (torch.Tensor، اختياري) — مجموعة مرتبة تتكون من (last_hidden_state، اختياري: hidden_states، اختياري: attentions) last_hidden_state من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) هو تسلسل من حالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المشفر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.
  • labels (list[Dict] بطول (batch_size,)، اختياري) — التسميات لحساب خسارة المطابقة الثنائية. قائمة من القواميس، يحتوي كل قاموس على الأقل على المفتاحين التاليين: ‘class_labels’ و ‘boxes’ (تسميات الفئات وصناديق الحدود لصورة في الدفعة على التوالي). يجب أن تكون تسميات الفئات نفسها torch.LongTensor بطول (number of bounding boxes in the image,) وأن تكون الصناديق torch.Tensor بشكل (number of bounding boxes in the image, 4).

يعيد

PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput أو tuple(torch.Tensor)

PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (في حال تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر متنوعة اعتماداً على الإعدادات (None) والمدخلات.

تُعيد طريقة PPDocLayoutV3ForObjectDetection الخاصة بالتقديم (forward) تعريف 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.

  • logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — قيم التصنيف (تشمل فئة لا يوجد كائن) لجميع الاستعلامات.

  • pred_boxes (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, 4)) — إحداثيات مربعات مُطبَّعة لجميع الاستعلامات، ممثّلة على شكل (center_x, center_y, width, height). هذه القيم مُطبَّعة ضمن النطاق [0, 1]، نسبةً إلى حجم كل صورة فردية في الدفعة (مع تجاهل أي حشو محتمل). يمكنك استخدام post_process_object_detection() لاسترجاع مربعات الحدود غير المُطبَّعة (المطلقة).

  • order_logits (tuple من torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, num_queries)) — قيم اللوجيتات المرتبة للطبقة الأخيرة من المُفكِّك.

  • out_masks (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, height, width)) — أقنعة الطبقة الأخيرة من المُفكِّك.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من فاحص النموذج.

  • intermediate_hidden_states (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — حالات مخفية وسيطة مكدسة (مخرجات كل طبقة من فاحم الشيفر).

  • intermediate_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — القيم اللوجستية الوسيطة المتراكمة (القيم اللوجستية لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • intermediate_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — نقاط مرجعية وسيطة مكدسة (نقاط مرجعية لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • intermediate_predicted_corners (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — زوايا متوسطة متوقعة مكدّسة (الزوايا المتوقعة لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • initial_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — نقاط مرجعية أولية مكدّسة (النقاط المرجعية الأولية لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه في المُفكِّك، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه لطبقة الانتباه المتقاطع في المُفكِّك، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه المتقاطع.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من مُشفِّر النموذج.

  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه في المُشفِّر، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • init_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, 4)) — نقاط المرجع الأولية المُرسلة عبر مُفكِّك Transformer.

  • enc_topk_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.num_labels)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — قيم اللوجيتات الخاصة بإحداثيات صناديق الحدود المتوقعة في المُشفِّر.

  • enc_topk_bboxes (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, 4)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — قيم اللوجيتات (Logits) لإحداثيات صناديق الحدود المتوقعة في المُشفِّر (Encoder).

  • enc_outputs_class (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.num_labels)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — درجات صناديق الحدود المتوقعة حيث تُختار صناديق الحدود الأعلى تقييماً وعددها config.two_stage_num_proposals كإقتراحات مناطق في المرحلة الأولى. مخرجات التصنيف الثنائي لصناديق الحدود (أي المقدمة والخلفية).

  • enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, 4)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — قيم اللوجيتات الخاصة بإحداثيات صناديق الحدود المتوقعة في المرحلة الأولى.

  • denoising_meta_values (dict، اختياري) — قاموس إضافي للقيم المتعلقة بإزالة الضوضاء

أمثلة:

>>> from transformers import AutoModelForObjectDetection, AutoImageProcessor
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)

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

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

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

>>> # print outputs
>>> for result in results:
...     for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
...         score, label = score.item(), label_id.item()
...         box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...         print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [334.95, 184.78, 897.25, 654.83]
Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.28, 683.92, 869.16, 798.35]
Order 3: text: 0.99 [335.75, 842.82, 892.13, 1454.32]
Order 4: text: 0.99 [920.18, 185.28, 1476.38, 464.49]
Order 5: text: 0.98 [920.47, 483.68, 1480.63, 765.72]
Order 6: text: 0.98 [920.62, 846.8, 1482.09, 1220.67]
Order 7: text: 0.97 [920.92, 1239.41, 1469.55, 1378.02]
Order 8: footnote: 0.86 [335.03, 1614.68, 1483.33, 1731.73]
Order 9: footnote: 0.83 [334.64, 1756.74, 1471.78, 1845.69]
Order 10: text: 0.81 [336.8, 1910.52, 661.64, 1939.92]
Order 11: footnote: 0.96 [336.24, 2114.42, 1450.14, 2172.12]
Order 12: number: 0.88 [106.0, 2257.5, 135.84, 2282.18]
Order 13: footer: 0.93 [338.4, 2255.52, 986.15, 2284.37]

PPDocLayoutV3Model

فئة transformers.PPDocLayoutV3Model

< >

( config: PPDocLayoutV3Config )

المعاملات

  • config (PPDocLayoutV3Config) — فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. لا يؤدي التهيئة باستخدام ملف الإعداد إلى تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة from_pretrained() لتحميل أوزان النموذج.

نموذج PP-DocLayoutV3 (المكوّن من هيكل أساسي ومشفّر-مفكّك) الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس في الأعلى.

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

< >

( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → PPDocLayoutV3ModelOutput or tuple(torch.Tensor)

المعاملات

  • pixel_values (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — المصفوفات المتناظرة مع الصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسلات باستخدام image_processor_class. راجع image_processor_class.__call__ للتفاصيل (processor_class يستخدم image_processor_class لمعالجة الصور).
  • pixel_mask (torch.LongTensor بشكل (batch_size, height, width), اختياري) — قناع لتجنب تنفيذ الانتباه على قيم البكسلات المعبأة. قيم القناع المختارة من [0, 1]: 1 للبكسلات الحقيقية (أي غير المقنعة)، و0 للبكسلات المعبأة (أي المقنعة). ما هي أقنعة الانتباه؟ [0, 1]:
    • 1 للبيكسلات الحقيقية (أي غير المقنّعة)،
    • 0 للبيكسلات التي تمثل حشواً (أي مقنّعة).

    ما هي أقنعة الانتباه؟

  • encoder_outputs (torch.Tensor، اختياري) — مجموعة مرتبة تتكون من (last_hidden_state، اختياري: hidden_states، اختياري: attentions) last_hidden_state من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) هو تسلسل من حالات المخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من المشفر. يُستخدم في الانتباه المتقاطع (cross-attention) في المُفكِّك.
  • labels (list[Dict] بطول (batch_size,)، اختياري) — التسميات لحساب خسارة المطابقة الثنائية. قائمة من القواميس، يحتوي كل قاموس على الأقل على المفتاحين التاليين: ‘class_labels’ و ‘boxes’ (تسميات الفئات وصناديق الحدود لصورة في الدفعة على التوالي). يجب أن تكون تسميات الفئات نفسها torch.LongTensor بطول (number of bounding boxes in the image,) وأن تكون الصناديق torch.Tensor بشكل (number of bounding boxes in the image, 4).

يعيد

PPDocLayoutV3ModelOutput أو tuple(torch.Tensor)

PPDocLayoutV3ModelOutput أو مجموعة مرتبة من torch.Tensor (في حال تم تمرير return_dict=False أو عندما يكون config.return_dict=False) وتتضمن عناصر مختلفة تعتمد على الإعداد (None) والمدخلات.

تُعيد طريقة PPDocLayoutV3Model الخاصة بالتقديم (forward) تعريف 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.

  • last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, hidden_size)) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من فاحص النموذج.

  • intermediate_hidden_states (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — حالات مخفية وسيطة مكدسة (مخرجات كل طبقة من فاحم الشيفر).

  • intermediate_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — القيم اللوجستية الوسيطة المتراكمة (القيم اللوجستية لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • intermediate_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — نقاط مرجعية وسيطة مكدسة (نقاط مرجعية لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • intermediate_predicted_corners (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — زوايا متوسطة متوقعة مكدّسة (الزوايا المتوقعة لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • initial_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, 4)) — نقاط المرجع الأولية المستخدمة لطبقة فك الترميز الأولى.

  • decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات المخفية (Hidden states) لمفكّك الترميز (decoder) عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي (initial embedding).

  • decoder_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه في المُفكِّك، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • cross_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه لطبقة الانتباه المتقاطع في المُفكِّك، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه المتقاطع.

  • encoder_last_hidden_state (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, hidden_size)، اختياري) — تسلسل حالات مخفية عند مخرج الطبقة الأخيرة من مُشفِّر النموذج.

  • encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_hidden_states=True أو عند تعيين config.output_hidden_states=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لإخراج الطبقات المضمنة، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لإخراج كل طبقة) بأبعاد (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    حالات المخفية للمشفّر عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي.

  • encoder_attentions (tuple[torch.Tensor]، اختياري، يُعاد عند تمرير output_attentions=True أو عند تعيين config.output_attentions=True) — مجموعة من torch.Tensor (واحدة لكل طبقة) بأبعاد (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    أوزان الانتباه في المُشفِّر، بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

  • init_reference_points (torch.Tensor من الشكل (batch_size, num_queries, 4)) — نقاط المرجع الأولية المُرسلة عبر مُفكِّك Transformer.

  • enc_topk_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — درجات صناديق الإحاطة المتوقعة حيث يتم اختيار صناديق الإحاطة الأعلى تقييماً وعددها config.two_stage_num_proposals كإقتراحات مناطق في مرحلة المُشفِّر. مخرجات التصنيف الثنائي لصناديق الإحاطة (أي المقدمة والخلفية).

  • enc_topk_bboxes (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, 4)) — قيم اللوجيتات (Logits) لإحداثيات صناديق الحدود المتوقعة في مرحلة المُشفِّر (Encoder).

  • enc_outputs_class (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, config.num_labels)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — درجات صناديق الحدود المتوقعة حيث تُختار صناديق الحدود الأعلى تقييماً وعددها config.two_stage_num_proposals كإقتراحات مناطق في المرحلة الأولى. مخرجات التصنيف الثنائي لصناديق الحدود (أي المقدمة والخلفية).

  • enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, sequence_length, 4)، اختياري، يُعاد عند config.with_box_refine=True وconfig.two_stage=True) — قيم اللوجيتات الخاصة بإحداثيات صناديق الحدود المتوقعة في المرحلة الأولى.

  • denoising_meta_values (dict، اختياري) — قاموس إضافي للقيم المتعلقة بإزالة الضوضاء.

  • out_order_logits (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, config.num_queries)) — قيم الاحتمالات المرتبة المتراكمة (قيم الاحتمالات المرتبة لكل طبقة من طبقات المُفكِّك).

  • out_masks (torch.Tensor من الشكل (batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, 200, 200)) — أقنعة مكدّسة (أقنعة كل طبقة من طبقات المُفكِّك).

أمثلة:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")

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

>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]

PPDocLayoutV3Config

فئة transformers.PPDocLayoutV3Config

< >

( 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 = 0id2label: 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 = Noneis_encoder_decoder: bool = Trueinitializer_range: float = 0.01initializer_bias_prior_prob: float | None = Nonelayer_norm_eps: float = 1e-05batch_norm_eps: float = 1e-05tie_word_embeddings: bool = Truebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonefreeze_backbone_batch_norms: bool = Trueencoder_hidden_dim: int = 256encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024, 2048)feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 32)encoder_layers: int = 1encoder_ffn_dim: int = 1024encoder_attention_heads: int = 8dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] = (2,)positional_encoding_temperature: int = 10000encoder_activation_function: str = 'gelu'activation_function: str = 'silu'eval_size: int | None = Nonenormalize_before: bool = Falsehidden_expansion: float = 1.0mask_feature_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64)x4_feat_dim: int = 128d_model: int = 256num_prototypes: int = 32label_noise_ratio: float = 0.4box_noise_scale: float = 0.4mask_enhanced: bool = Truenum_queries: int = 300decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 256, 256)decoder_ffn_dim: int = 1024num_feature_levels: int = 3decoder_n_points: int = 4decoder_layers: int = 6decoder_attention_heads: int = 8decoder_activation_function: str = 'relu'attention_dropout: float | int = 0.0num_denoising: int = 100learn_initial_query: bool = Falseanchor_image_size: int | None = Nonedisable_custom_kernels: bool = Trueglobal_pointer_head_size: int = 64gp_dropout_value: float | int = 0.1 )

المعاملات

  • is_encoder_decoder (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان النموذج يُستخدم كمُشفِّر/مُفكِّك أم لا.
  • initializer_range (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.01) — انحراف معياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.
  • initializer_bias_prior_prob (float, اختياري) — الاحتمال المسبق الذي يستخدمه مُهيّئ الانحياز (bias initializer) لتهيئة الانحيازات الخاصة بـenc_score_head وclass_embed. إذا كان None، يتم حساب prior_prob على النحو prior_prob = 1 / (num_labels + 1) أثناء تهيئة أوزان النموذج.
  • layer_norm_eps (float, اختياري، القيمة الافتراضية 1e-05) — قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.
  • batch_norm_eps (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1e-05) — قيمة إيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الدفعة.
  • tie_word_embeddings (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب ربط ترميزات الأوزان (weight embeddings) وفقاً لخريطة tied_weights_keys الخاصة بالنموذج.
  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], اختياري) — إعدادات نموذج الهيكل العظمي.
  • freeze_backbone_batch_norms (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم تجميد طبقات تطبيع الدفعة (batch normalization) في الهيكل الأساسي (backbone).
  • encoder_hidden_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 256) — أبعاد التمثيلات المخفية.
  • encoder_in_channels (list، اختياري، القيمة الافتراضية [512, 1024, 2048]) — مدخلات ميزات متعددة المستويات للمُشفِّر.
  • feat_strides (list[int]، اختياري، القيمة الافتراضية [8, 16, 32]) — خطوات (Strides) المستخدمة في كل خريطة ميزات.
  • encoder_layers (int, اختياري، القيمة الافتراضية 1) — عدد الطبقات المخفية في مُشفِّر Transformer. سيستخدم نفس قيمة num_layers إذا لم يتم تعيينه.
  • encoder_ffn_dim (int، اختياري، القيمة الافتراضية 1024) — أبعاد طبقة "الوسط" (المعروفة غالباً باسم طبقة التغذية الأمامية) في المُشفِّر.
  • encoder_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُشفِّر Transformer.
  • dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — النسبة لجميع طبقات dropout.
  • activation_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة dropout للتفعيلات داخل الطبقة المتصلة بالكامل.
  • encode_proj_layers (list[int]، اختياري، القيمة الافتراضية [2]) — فهارس الطبقات المُساقطة التي سيتم استخدامها في المُشفِّر.
  • positional_encoding_temperature (int، اختياري، القيمة الافتراضية 10000) — معامل الحرارة المستخدم لإنشاء الترميزات الموضعية.
  • encoder_activation_function (str, اختياري، القيمة الافتراضية "gelu") — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُشفِّر (encoder) والمُجمِّع (pooler). إذا كان نصًا، فالدوال المدعومة هي "gelu"، "relu"، "silu" و"gelu_new".
  • activation_function (str، اختياري، القيمة الافتراضية silu) — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، "gelu"، "relu"، "silu"، وغيرها.
  • eval_size (tuple[int, int], اختياري) — الارتفاع والعرض المستخدمان لحساب الارتفاع والعرض الفعليين لتضمينات المواقع بعد مراعاة الخطوة (stride).
  • normalize_before (bool, اختياري، القيمة الافتراضية False) — يحدد ما إذا كان سيتم تطبيق تطبيع الطبقة في طبقة مُشفِّر الترانسفورمر قبل وحدات الانتباه الذاتي والتغذية الأمامية.
  • hidden_expansion (float، اختياري، القيمة الافتراضية 1.0) — نسبة التوسيع لتكبير حجم الأبعاد في RepVGGBlock و CSPRepLayer.
  • mask_feature_channels (list[int]، اختياري، القيمة الافتراضية [64, 64]) — قنوات الميزات متعددة المستويات لتعزيز القناع.
  • x4_feat_dim (int, اختياري، القيمة الافتراضية 128) — أبعاد خريطة الميزات x4.
  • d_model (int، اختياري، القيمة الافتراضية 256) — أبعاد الطبقات باستثناء المُشفِّر الهجين.
  • num_prototypes (int، اختياري، القيمة الافتراضية 32) — بعد طبقات رأس استعلام قناع الاستبعاد.
  • label_noise_ratio (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.4) — النسبة من تسميات إزالة الضوضاء التي يجب إضافة ضوضاء عشوائية إليها.
  • box_noise_scale (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.4) — مقياس أو حجم الضوضاء التي ستُضاف إلى صناديق الحدود.
  • mask_enhanced (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم استخدام الانتباه المقنّع المعزّز.
  • num_queries (int، اختياري، القيمة الافتراضية 300) — عدد استعلامات الكائنات.
  • decoder_in_channels (list، اختياري، القيمة الافتراضية [256, 256, 256]) — أبعاد الميزات متعددة المستويات لمفك الترميز
  • decoder_ffn_dim (int, اختياري، القيمة الافتراضية 1024) — أبعاد طبقة "الوسط" (التي تُسمّى غالبًا بطبقة التغذية الأمامية) في المُفكِّك.
  • num_feature_levels (int، اختياري، القيمة الافتراضية 3) — عدد مستويات الميزات المدخلة.
  • decoder_n_points (int، اختياري، القيمة الافتراضية 4) — عدد المفاتيح المُعَيَّنَة في كل مستوى من مستويات الميزات لكل رأس انتباه في المُفَكِّك.
  • decoder_layers (int, اختياري، القيمة الافتراضية 6) — عدد الطبقات المخفية في مُفكِّك Transformer. سيُستخدم نفس قيمة num_layers إذا لم يتم تعيينه.
  • decoder_attention_heads (int، اختياري، القيمة الافتراضية 8) — عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.
  • decoder_activation_function (str، اختياري، القيمة الافتراضية "relu") — دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. إذا كان نصاً، فالدوال المدعومة هي "gelu"، "relu"، "silu" و"gelu_new".
  • attention_dropout (Union[float, int]، اختياري، القيمة الافتراضية 0.0) — نسبة إسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.
  • num_denoising (int، اختياري، القيمة الافتراضية 100) — إجمالي عدد مهام إزالة الضوضاء أو الاستعلامات التي سيتم استخدامها لإزالة الضوضاء التباينية.
  • learn_initial_query (bool، اختياري، القيمة الافتراضية False) — يحدد ما إذا كان يجب تعلّم تمثيلات الاستعلام الأولية للمفكك أثناء التدريب
  • anchor_image_size (tuple[int, int]، اختياري) — الارتفاع والعرض لصورة الإدخال المستخدمة أثناء التقييم لتوليد مرساة صناديق الحدود. إذا كانت القيمة None، يتم تطبيق توليد المرساة تلقائيًا.
  • disable_custom_kernels (bool، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم تعطيل النوى المخصصة.
  • global_pointer_head_size (int، اختياري، القيمة الافتراضية 64) — حجم رأس المؤشر العام.
  • gp_dropout_value (float، اختياري، القيمة الافتراضية 0.1) — احتمالية الإسقاط (dropout) في رأس المؤشر العام.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات نموذج PPDocLayoutV3Model. تُستخدم لتوليد نموذج Pp Doclayout V3 وفقاً للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن إنشاء إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى الحصول على إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors

ترث كائنات التهيئة من PreTrainedConfig ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ PreTrainedConfig لمزيد من المعلومات.

أمثلة:

>>> from transformers import PPDocLayoutV3Config, PPDocLayoutV3ForObjectDetection

>>> # Initializing a PP-DocLayoutV3 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV3Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV3ForObjectDetection(configuration)

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

PPDocLayoutV3ImageProcessor

فئة transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor

< >

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

المعاملات

  • do_convert_rgb (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.
  • do_resize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]، kwargs، القيمة الافتراضية {'height' -- 800, 'width': 800}): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.
  • default_to_square (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — 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 تطبيق center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]، kwargs، القيمة الافتراضية 3) — مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum 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 0.00392156862745098) — عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان do_rescale مضبوطًا على True.
  • do_normalize (bool، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية True) — ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]، kwargs، اختياري، القيمة الافتراضية [0, 0, 0]) — 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، القيمة الافتراضية [1, 1, 1]) — انحراف الصورة المعياري المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
  • do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.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، القيمة الافتراضية 256) — 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. 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. 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. 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 PPDocLayoutV3ImageProcessor.

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.

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

المعاملات

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — الصورة التي سيتم معالجتها مسبقاً. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صوراً بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط do_rescale=False.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], اختياري) — علامة مخصّصة للمطوّرين لإدخال مدخلات إضافية مشابهة للصور ستخضع أيضاً للمعالجة المسبقة. استخدم هذا الخيار فقط إذا لم يعمل تمرير المدخلات كحجج اسمية (kwargs). على سبيل المثال، preprocess(images, masks=masks) هو الخيار المفضّل، لكنه قد يسبّب مشاكل في أولوية الحُجج لبعض النماذج. في تلك الحالات يمكن استخدام preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) بدلاً منه.
  • 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 كانت القيمة 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) — مرشّح إعادة العينة (Resampling filter) المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم التعداد PILImageResampling. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_resize إلى 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 مضبوطاً على True.
  • do_normalize (bool، kwargs، اختياري) — 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) — انحراف المعيار للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين do_normalize إلى True.
  • do_pad (bool، kwargs، اختياري) — ما إذا كان سيتم توسيط الصورة. يتم التوسيط إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية التوسيط 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) — يُؤمَّن دعم 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 يُضبط، 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 بصيغة (الارتفاع، العرض، عدد القنوات).
    • "none" أو ChannelDimension.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

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب call (مثل ‘pixel_values’).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType]، اختياري) — يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

معالجة صورة أو دفعة من الصور مسبقًا.

Update on GitHub

←PP-DocLayoutV2 PP-DocLayoutV4→