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EfficientLoFTR

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이 모델은 2024-03-07에 HF papers에 게시되었으며, 2025-07-22에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

PyTorch

EfficientLoFTR

EfficientLoFTR는 검출기 없이 동작하는 효율적인 로컬 특징 매칭 기법으로, 희소 매칭 수준의 속도로 이미지 간 반밀집(semi-dense) 매칭을 생성합니다. 기존 LoFTR 아키텍처를 기반으로 하되, 효율성과 정확도 모두에서 상당한 개선을 도입했습니다. 핵심 혁신은 적응형 토큰 선택을 결합한 집계된 어텐션 메커니즘으로, 이를 통해 LoFTR보다 약 2.5배 빠른 속도를 유지하면서 더 높은 정확도를 달성합니다. SuperPoint + LightGlue와 같은 최첨단 효율적 희소 매칭 파이프라인보다 속도 면에서 우월할 수 있어, 이미지 검색이나 3D 재구성처럼 대규모 또는 지연 시간(latency)에 민감한 애플리케이션에 적합합니다.

이 모델은 stevenbucaille에 의해 기여되었습니다.

오른쪽 사이드바의 EfficientLoFTR 모델에 클릭하여 EfficientLoFTR을 다양한 컴퓨터 비전 작업에 적용하는 방법에 대한 추가 예제를 확인하세요.

아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModel 클래스를 사용하여 두 이미지 간의 keypoint를 매칭하는 방법을 보여줍니다.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


keypoint_matcher = pipeline(task="keypoint-matching", model="zju-community/efficientloftr")

url_0 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_98169888_3347710852.jpg"
url_1 = "https://raw.githubusercontent.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/refs/heads/master/assets/phototourism_sample_images/united_states_capitol_26757027_6717084061.jpg"

results = keypoint_matcher([url_0, url_1], threshold=0.9)
print(results[0])
# {'keypoint_image_0': {'x': ..., 'y': ...}, 'keypoint_image_1': {'x': ..., 'y': ...}, 'score': ...}

The input is a single word "Notes". 참고

  • EfficientLoFTR는 높은 정확도를 유지하면서 효율성을 확보하도록 설계되었습니다. 기존 LoFTR에 비해 계산 부하를 줄이기 위해 적응형 토큰 선택이 적용된 집계된 attention 메커니즘을 사용합니다.

    from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForKeypointMatching
import torch
from PIL import Image
import requests

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("zju-community/efficientloftr")
model = AutoModelForKeypointMatching.from_pretrained("zju-community/efficientloftr", device_map="auto")

# EfficientLoFTR requires pairs of images
images = [image1, image2]
inputs = processor(images, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.inference_mode():
    outputs = model(**inputs)

# Extract matching information
keypoints = outputs.keypoints        # Keypoints in both images
matches = outputs.matches            # Matching indices 
matching_scores = outputs.matching_scores  # Confidence scores

  • 모델은 반밀집(semi-dense) 매칭을 생성하여 매칭의 밀도와 계산 효율성 사이의 균형을 잘 맞춥니다. 큰 시점 변화와 질감이 부족한 시나리오를 처리하는 데 뛰어납니다.

  • 더 나은 시각화와 분석을 위해 post_process_keypoint_matching() 메서드를 사용하여 매칭 결과를 더 가독성 높은 형식으로 가져오세요.

    # Process outputs for visualization
image_sizes = [[(image.height, image.width) for image in images]]
processed_outputs = processor.post_process_keypoint_matching(outputs, image_sizes, threshold=0.2)

for i, output in enumerate(processed_outputs):
    print(f"For the image pair {i}")
    for keypoint0, keypoint1, matching_score in zip(
            output["keypoints0"], output["keypoints1"], output["matching_scores"]
    ):
        print(f"Keypoint at {keypoint0.numpy()} matches with keypoint at {keypoint1.numpy()} with score {matching_score}")

  • 내장된 플롯팅 기능을 사용하여 이미지 간의 매칭을 시각화합니다.

    # Easy visualization using the built-in plotting method
visualized_images = processor.visualize_keypoint_matching(images, processed_outputs)

  • EfficientLoFTR는 정밀한 서브픽셀 대응을 달성하는 새로운 2단계 상관 계층을 사용하여, 기존 LoFTR의 세부 상관 모듈을 개선합니다.

리소스

EfficientLoFTRConfig

class transformers.EfficientLoFTRConfig

< >

( 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 = Nonestage_num_blocks: list[int] | None = Noneout_features: list[int] | None = Nonestage_stride: list[int] | None = Nonehidden_size: int = 256activation_function: str = 'relu'q_aggregation_kernel_size: int = 4kv_aggregation_kernel_size: int = 4q_aggregation_stride: int = 4kv_aggregation_stride: int = 4num_attention_layers: int = 4num_attention_heads: int = 8attention_dropout: float | int = 0.0attention_bias: bool = Falsemlp_activation_function: str = 'leaky_relu'coarse_matching_skip_softmax: bool = Falsecoarse_matching_threshold: float = 0.2coarse_matching_temperature: float = 0.1coarse_matching_border_removal: int = 2fine_kernel_size: int = 8batch_norm_eps: float = 1e-05rope_parameters: dict | None = Nonefine_matching_slice_dim: int = 8fine_matching_regress_temperature: float = 10.0initializer_range: float = 0.02 )

매개변수

  • stage_num_blocks (List, 선택 사항, 기본값 [1, 2, 4, 14]) — 각 stage의 블록 수
  • out_features (list[int], 선택 사항) — backbone에서 반환할 중간 hidden state(피처 맵)의 이름. "stem", "stage1", "stage2" 등 중 하나입니다.
  • stage_stride (List, 선택 사항, 기본값 [2, 1, 2, 2]) — 각 단계에서 사용되는 stride
  • hidden_size (int, 선택 사항, 기본값 256) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
  • activation_function (str, 선택 사항, 기본값 relu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • q_aggregation_kernel_size (int, 선택 사항, 기본값 4) — 퓨전 네트워크에서 쿼리 상태의 집계 시 사용되는 커널 크기
  • kv_aggregation_kernel_size (int, 선택 사항, 기본값 4) — 퓨전 네트워크에서 키 및 값 상태의 집계 시 사용되는 커널 크기
  • q_aggregation_stride (int, 선택 사항, 기본값 4) — 퓨전 네트워크에서 쿼리 상태의 집계 스트라이드
  • kv_aggregation_stride (int, 선택 사항, 기본값 4) — 퓨전 네트워크에서 key와 value 상태의 집계 스트라이드
  • num_attention_layers (int, 선택 사항, 기본값 4) — LocalFeatureTransformer의 attention 레이어 수
  • num_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 8) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.
  • attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
  • attention_bias (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 자기 주의(self-attention) 시 query, key, value 및 출력 투영 계층에 bias를 사용할지 여부입니다.
  • mlp_activation_function (str, 선택 사항, 기본값 "leaky_relu") — attention mlp 레이어에서 사용되는 활성화 함수입니다.
  • coarse_matching_skip_softmax (bool, 선택 사항, 기본값 False) — coarse matching 단계에서 softmax를 건너뛸지 여부입니다.
  • coarse_matching_threshold (float, 선택 사항, 기본값 0.2) — 매칭에 필요한 최소 점수의 임계값입니다.
  • coarse_matching_temperature (float, 선택 사항, 기본값 0.1) — 거친 유사도 행렬에 적용할 temperature
  • coarse_matching_border_removal (int, 선택 사항, 기본값 2) — coarse matching 과정에서 제거할 경계의 크기
  • fine_kernel_size (int, 선택 사항, 기본값 8) — 세밀한 특징 매칭에 사용되는 커널 크기
  • batch_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — batch normalization 레이어에서 사용되는 epsilon
  • rope_parameters (dict, 선택) — RoPE 임베딩의 구성 매개변수를 포함하는 사전입니다. 사전에는 rope_theta 값이 포함되어야 하며, 더 긴 max_position_embeddings로 RoPE를 사용하려는 경우 스케일링에 사용되는 매개변수를 선택적으로 포함할 수 있습니다.
  • fine_matching_slice_dim (int, 선택 사항, 기본값 8) — 첫 번째 및 두 번째 fine matching 단계에서 fine features를 분할하는 데 사용되는 슬라이스의 크기입니다.
  • fine_matching_regress_temperature (float, 선택 사항, 기본값 10.0) — 세밀 유사도 행렬에 적용할 temperature
  • initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.02) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

이것은 EfficientLoFTRModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Efficientloftr 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 zju-community/efficientloftr와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

예:

>>> from transformers import EfficientLoFTRConfig, EfficientLoFTRForKeypointMatching

>>> # Initializing a EfficientLoFTR configuration
>>> configuration = EfficientLoFTRConfig()

>>> # Initializing a model from the EfficientLoFTR configuration
>>> model = EfficientLoFTRForKeypointMatching(configuration)

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

EfficientLoFTRImageProcessor

class transformers.EfficientLoFTRImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.efficientloftr.image_processing_efficientloftr.EfficientLoFTRImageProcessorKwargs'> )

매개변수

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 480, 'width': 640}): 모델에 전달되는 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 None) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • do_grayscale (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_grayscale) — 이미지를 회색조로 변환할지 여부입니다. preprocess 메서드의 do_grayscale로 재정의할 수 있습니다.

EfficientLoFTRImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.efficientloftr.image_processing_efficientloftr.EfficientLoFTRImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • do_grayscale (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_grayscale) — 이미지를 회색조로 변환할지 여부입니다. preprocess 메서드의 do_grayscale로 재정의할 수 있습니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

post_process_keypoint_matching

< >

( outputs: EfficientLoFTRKeypointMatchingOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple]threshold: float = 0.0 ) → List[Dict]

매개변수

  • outputs (EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput) — 모델의 원시 출력입니다.
  • target_sizes (torch.Tensor 또는 List[Tuple[Tuple[int, int]]], 선택 사항) — 배치 내 각 이미지의 대상 크기 (height, width)를 포함하는 (batch_size, 2, 2) 모양의 Tensor 또는 튜플의 튜플(Tuple[int, int]) 목록입니다. 이는 모든 처리를 수행하기 전의 원본 이미지 크기여야 합니다.
  • threshold (float, 선택 사항, 기본값 0.0) — 점수가 낮은 매치를 필터링할 임계값.

반환값

List[Dict]

…의 목록으로, 각 사전에는 해당 쌍의 첫 번째 이미지와 두 번째 이미지의 …, …, …가 포함되어 있습니다.

EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput의 원시 출력을 원래 이미지 크기에 대한 절대 좌표를 가진 keypoint, score, descriptor의 리스트로 변환합니다.

visualize_keypoint_matching

< >

( imageskeypoint_matching_output: list ) → List[PIL.Image.Image]

매개변수

  • images — 그릴 이미지 쌍입니다. EfficientLoFTRImageProcessor.preprocess와 동일합니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 2개의 이미지 목록 또는 2개의 이미지 목록의 목록을 기대합니다.
  • keypoint_matching_output (List[Dict[str, torch.Tensor]]) — 후처리된 keypoint matching 출력

반환값

List[PIL.Image.Image]

각 이미지에 감지된 keypoint와 그들 간의 매칭이 나란히 표시된 이미지 쌍을 포함하는 PIL 이미지 목록

감지된 키포인트와 그들 간의 매칭을 포함하여 이미지 쌍을 나란히 플롯합니다.

EfficientLoFTRImageProcessorPil

클래스 transformers.EfficientLoFTRImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.efficientloftr.image_processing_pil_efficientloftr.EfficientLoFTRImageProcessorKwargs'> )

매개변수

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 480, 'width': 640}): 모델에 전달되는 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 False) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 None) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • do_grayscale (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_grayscale) — 이미지를 회색조로 변환할지 여부입니다. preprocess 메서드의 do_grayscale로 재정의할 수 있습니다.

EfficientLoFTRImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.efficientloftr.image_processing_pil_efficientloftr.EfficientLoFTRImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

매개변수

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우 do_rescale=False로 설정하세요.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • do_grayscale (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 self.do_grayscale) — 이미지를 회색조로 변환할지 여부입니다. preprocess 메서드의 do_grayscale로 재정의할 수 있습니다.

반환값

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.

post_process_keypoint_matching

< >

( outputs: EfficientLoFTRKeypointMatchingOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple]threshold: float = 0.0 ) → List[Dict]

매개변수

  • outputs (EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput) — 모델의 원시 출력입니다.
  • target_sizes (torch.Tensor 또는 List[Tuple[Tuple[int, int]]], 선택 사항) — 배치 내 각 이미지의 대상 크기 (height, width)를 포함하는 (batch_size, 2, 2) 모양의 Tensor 또는 튜플의 튜플(Tuple[int, int]) 목록입니다. 이는 모든 처리를 수행하기 전의 원본 이미지 크기여야 합니다.
  • threshold (float, 선택 사항, 기본값 0.0) — 점수가 낮은 매치를 필터링할 임계값.

반환값

List[Dict]

…의 목록으로, 각 사전에는 해당 쌍의 첫 번째 이미지와 두 번째 이미지의 …, …, …가 포함되어 있습니다.

EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput의 원시 출력을 원래 이미지 크기에 대한 절대 좌표를 가진 keypoint, score, descriptor의 리스트로 변환합니다.

visualize_keypoint_matching

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]keypoint_matching_output: list ) → List[PIL.Image.Image]

매개변수

  • images (ImageInput) — 플롯할 이미지 쌍입니다. EfficientLoFTRImageProcessor.preprocess와 동일합니다. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 2개의 이미지 목록 또는 2개의 이미지 목록의 목록을 기대합니다.
  • keypoint_matching_output (List[Dict[str, torch.Tensor]]) — 후처리된 keypoint matching 출력

반환값

List[PIL.Image.Image]

각 이미지에 감지된 keypoint와 그들 간의 매칭이 나란히 표시된 이미지 쌍을 포함하는 PIL 이미지 목록

감지된 키포인트와 그들 간의 매칭을 포함하여 이미지 쌍을 나란히 플롯합니다.

EfficientLoFTRModel

class transformers.EfficientLoFTRModel

< >

( config: EfficientLoFTRConfig )

매개변수

  • config (EfficientLoFTRConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

이미지를 입력으로 받아 해당 이미지의 특징을 출력하는 EfficientLoFTR 모델.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( pixel_values: Tensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BackboneOutput or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 EfficientLoFTRImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 EfficientLoFTRImageProcessor.call()를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 EfficientLoFTRImageProcessor를 사용합니다).
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.vocab_size] 범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_ids docstring 참조). 인덱스가 -100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

반환값

BackboneOutput 또는 tuple(torch.Tensor)

BackboneOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(EfficientLoFTRConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

EfficientLoFTRModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • feature_maps (tuple(torch.Tensor), shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 각 단계의 feature map입니다.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — 임베딩의 출력 하나와 각 레이어의 출력 하나씩을 포함하는 torch.Tensor의 튜플로, 백본에 따라 shape가 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 또는 (batch_size, num_channels, height, width)입니다.

    각 단계의 출력에서 모델의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다. 백본이 attention을 사용하는 경우에만 적용됩니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

예:

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

>>> url = "https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/blob/master/assets/phototourism_sample_images/london_bridge_78916675_4568141288.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image1 = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> url = "https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/blob/master/assets/phototourism_sample_images/london_bridge_19481797_2295892421.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image2 = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> images = [image1, image2]

>>> processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("zju-community/efficient_loftr")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("zju-community/efficient_loftr")

>>> with torch.no_grad():
>>>     inputs = processor(images, return_tensors="pt")
>>>     outputs = model(**inputs)

EfficientLoFTRForKeypointMatching

클래스 transformers.EfficientLoFTRForKeypointMatching

< >

( config: EfficientLoFTRConfig )

매개변수

  • config (EfficientLoFTRConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

이미지를 입력으로 받아 매칭 결과를 출력하는 EfficientLoFTR 모델.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( pixel_values: Tensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 image_processor_class를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 image_processor_class.__call__를 참조하세요. (processor_class는 이미지 처리에 image_processor_class를 사용합니다.)
  • labels (torch.LongTensor, shape (batch_size, sequence_length), 선택 사항) — 마스크 언어 모델링 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨입니다. 인덱스는 [0, ..., config.vocab_size] 범위 내의 값이거나 -100이어야 합니다(input_ids docstring 참조). 인덱스가 -100으로 설정된 토큰은 무시(마스크)되며, 손실은 [0, ..., config.vocab_size] 범위의 라벨을 가진 토큰에 대해서만 계산됩니다.

반환값

EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput 또는 tuple(torch.Tensor)

EfficientLoFTRKeypointMatchingOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(None)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

EfficientLoFTRForKeypointMatching의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • loss (torch.Tensor, shape (1,), 선택 사항) — 학습 중에 계산된 손실.
  • matches (torch.Tensor, shape (batch_size, 2, num_matches)) — 다른 이미지에서 매칭된 키포인트의 인덱스.
  • matching_scores (torch.Tensor, shape (batch_size, 2, num_matches)) — 예측된 매치의 점수.
  • keypoints (torch.Tensor, shape (batch_size, num_keypoints, 2)) — 주어진 이미지에서 예측된 keypoints의 절대 (x, y) 좌표.
  • hidden_states (tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항) — output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환되는, 각 단계의 출력을 위한 torch.Tensor 튜플(형상 (batch_size, 2, num_channels, num_keypoints))
  • attentions (tuple[torch.Tensor, ...], 선택 사항) — output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환되는, 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 각 텐서의 모양은 (batch_size, 2, num_heads, num_keypoints, num_keypoints)입니다.

예:

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

>>> url = "https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/blob/master/assets/phototourism_sample_images/london_bridge_78916675_4568141288.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image1 = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> url = "https://github.com/magicleap/SuperGluePretrainedNetwork/blob/master/assets/phototourism_sample_images/london_bridge_19481797_2295892421.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image2 = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> images = [image1, image2]

>>> processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("zju-community/efficient_loftr")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("zju-community/efficient_loftr")

>>> with torch.no_grad():
>>>     inputs = processor(images, return_tensors="pt")
>>>     outputs = model(**inputs)
Update on GitHub

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