O método forward do CLIPSegModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando return_loss é True) — Perda contrastiva para similaridade entre imagem e texto.
• logits_per_image (torch.FloatTensor de forma (image_batch_size, text_batch_size)) — As pontuações de produto escalar normalizado entre image_embeds e text_embeds. Isso representa as pontuações de similaridade entre imagem e texto.
• logits_per_text (torch.FloatTensor de forma (text_batch_size, image_batch_size)) — As pontuações do produto escalar normalizado entre text_embeds e image_embeds. Isso representa as pontuações de similaridade entre texto e imagem.
• text_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, output_dim) — Os embeddings de texto obtidos ao aplicar a camada de projeção à saída agregada do CLIPSegTextModel.
• image_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, output_dim) — Os embeddings de imagem obtidos ao aplicar a camada de projeção à saída agregada do CLIPSegVisionModel.
• text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opcional) — A saída do CLIPSegTextModel.
• vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opcional) — A saída do CLIPSegVisionModel.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPSegModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegModel.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> inputs = processor(
...     text=["a photo of a cat", "a photo of a dog"], images=image, return_tensors="pt", padding=True
... )

>>> with torch.inference_mode():
...     outputs = model(**inputs)
>>> logits_per_image = outputs.logits_per_image  # this is the image-text similarity score
>>> probs = logits_per_image.softmax(dim=1)  # we can take the softmax to get the label probabilities

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional pelas camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para modelos da família BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento por uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPSegModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegModel.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")
>>> with torch.inference_mode():
...     text_features = model.get_text_features(**inputs)

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional pelas camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para modelos da família BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento por uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPSegModel
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegModel.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

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

>>> with torch.inference_mode():
...     image_features = model.get_image_features(**inputs)

O método forward do CLIPSegTextModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional pelas camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para modelos da família BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento por uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

>>> from transformers import AutoTokenizer, CLIPSegTextModel

>>> tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegTextModel.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

>>> inputs = tokenizer(["a photo of a cat", "a photo of a dog"], padding=True, return_tensors="pt")

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled (EOS token) states

O método forward do CLIPSegVisionModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• pooler_output (torch.FloatTensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada do primeiro token da sequência (token de classificação) após processamento adicional pelas camadas usadas para a tarefa de pré-treinamento auxiliar. Por exemplo, para modelos da família BERT, isso retorna o token de classificação após o processamento por uma camada linear e uma função de ativação tanh. Os pesos da camada linear são treinados a partir do objetivo de previsão da próxima frase (classificação) durante o pré-treinamento.

• hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) com formato (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPSegVisionModel

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegVisionModel.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

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

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

>>> outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_state = outputs.last_hidden_state
>>> pooled_output = outputs.pooler_output  # pooled CLS states

O método forward de CLIPSegForImageSegmentation substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando return_loss é True) — Perda contrastiva para similaridade entre imagem e texto.
• logits_per_image (torch.FloatTensor de forma (image_batch_size, text_batch_size)) — As pontuações de produto escalar normalizado entre image_embeds e text_embeds. Isso representa as pontuações de similaridade entre imagem e texto.
• logits_per_text (torch.FloatTensor de forma (text_batch_size, image_batch_size)) — As pontuações do produto escalar normalizado entre text_embeds e image_embeds. Isso representa as pontuações de similaridade entre texto e imagem.
• text_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, output_dim) — Os embeddings de texto obtidos ao aplicar a camada de projeção à saída agregada do CLIPSegTextModel.
• image_embeds (torch.FloatTensor de forma (batch_size, output_dim) — Os embeddings de imagem obtidos ao aplicar a camada de projeção à saída agregada do CLIPSegVisionModel.
• text_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opcional) — A saída do CLIPSegTextModel.
• vision_model_output (~modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling, opcional) — A saída do CLIPSegVisionModel.

>>> import torch
>>> from transformers import AutoProcessor, CLIPSegForImageSegmentation
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> processor = AutoProcessor.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")
>>> model = CLIPSegForImageSegmentation.from_pretrained("CIDAS/clipseg-rd64-refined")

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> texts = ["a cat", "a remote", "a blanket"]
>>> inputs = processor(text=texts, images=[image] * len(texts), padding=True, return_tensors="pt")

>>> with torch.inference_mode():
...     outputs = model(**inputs)

>>> logits = outputs.logits
>>> print(logits.shape)
torch.Size([3, 352, 352])