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MobileNet V2

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Ce modèle a été publié dans HF papers le 2018-01-13 et ajouté à Hugging Face Transformers le 2022-11-14.

PyTorch

MobileNet V2

MobileNet V2 améliore les performances sur les appareils mobiles grâce à une architecture plus efficace. Il utilise des blocs résiduels inversés et des goulets d’étranglement linéaires pour démarrer avec une représentation plus petite des données, l’élargir pour le traitement, puis la réduire à nouveau afin de diminuer le nombre de calculs. Le modèle supprime également les non-linéarités pour maintenir la précision malgré sa conception simplifiée. Comme MobileNet V1, il utilise des convolutions séparables en profondeur pour l’efficacité.

Vous pouvez trouver tous les points de contrôle MobileNet d'origine sous l'organisation Google.

Cliquez sur les modèles MobileNet V2 dans la barre latérale droite pour plus d’exemples sur la façon d’appliquer MobileNet à différentes tâches de vision.

Les exemples ci-dessous montrent comment classifier une image avec Pipeline ou la classe AutoModel.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipeline = pipeline(
    task="image-classification",
    model="google/mobilenet_v2_1.4_224",
    device=0
)
pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")

Notes

  • Les noms de points de contrôle de classification suivent le motif mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}, comme mobilenet_v2_1.4_224. 1.4 est le multiplicateur de profondeur et 224 est la résolution de l’image. Les noms de points de contrôle de segmentation suivent le motif deeplabv3_mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}.

  • Bien que le modèle soit entraîné sur des images d'une taille spécifique, son architecture fonctionne avec des images de différentes tailles (32x32 minimum). Le MobileNetV2ImageProcessor gère le prétraitement nécessaire.

  • MobileNet est pré-entraîné sur ImageNet-1k, un jeu de données comportant 1000 classes. Cependant, le modèle prédit en réalité 1001 classes. La classe supplémentaire est une classe « fond » (index 0).

  • Les modèles de segmentation utilisent une tête DeepLabV3+ qui est souvent pré-entraînée sur des jeux de données comme PASCAL VOC.

  • Les points de contrôle TensorFlow d’origine déterminent la quantité de bourrage lors de l’inférence, car elle dépend de la taille de l’image d’entrée. Pour utiliser le comportement de bourrage natif de PyTorch, définissez tf_padding=False dans MobileNetV2Config.

    from transformers import MobileNetV2Config

config = MobileNetV2Config.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.4_224", tf_padding=True)

  • L'implémentation de Transformers ne prend pas en charge les fonctionnalités suivantes.

    • Utilise le pooling moyen global au lieu du pooling moyen 7x7 optionnel avec un pas de 2. Pour des entrées plus grandes, cela produit une sortie poolée plus grande qu'un pixel 1x1.
    • output_hidden_states=True renvoie tous les états cachés intermédiaires. Il n’est pas possible d’extraire la sortie de couches spécifiques pour d’autres usages en aval.
    • N'inclut pas les modèles quantifiés des points de contrôle d'origine, car ils contiennent des opérations « FakeQuantization » pour déquantiser les poids.
    • Pour les modèles de segmentation, la dernière couche de convolution du backbone est calculée, même si la tête DeepLabV3+ ne l’utilise pas.

MobileNetV2Config

classe transformers.MobileNetV2Config

< >

( 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 = Nonenum_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224depth_multiplier: float | int = 1.0depth_divisible_by: int = 8min_depth: int = 8expand_ratio: float | int = 6.0output_stride: int = 32first_layer_is_expansion: bool = Truefinegrained_output: bool = Truehidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.8initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001semantic_loss_ignore_index: int = 255 )

Paramètres

  • num_channels (int, facultatif, par défaut 3) — Le nombre de canaux d'entrée.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], facultatif, par défaut 224) — La taille (résolution) de chaque image.
  • depth_multiplier (Union[float, int], facultatif, par défaut 1.0) — Réduit ou augmente le nombre de canaux dans chaque couche. On appelle parfois aussi ce paramètre « alpha » ou « multiplicateur de largeur ».
  • depth_divisible_by (int, facultatif, valeur par défaut 8) — Le nombre de canaux de chaque couche sera toujours un multiple de ce nombre.
  • min_depth (int, facultatif, valeur par défaut 8) — Toutes les couches auront au moins ce nombre de canaux.
  • expand_ratio (float, facultatif, valeur par défaut 6.0) — Le nombre de canaux de sortie de la première couche de chaque bloc est égal au nombre de canaux d'entrée multiplié par le ratio d'expansion.
  • output_stride (int, facultatif, valeur par défaut 32) — Le ratio entre la résolution spatiale des cartes de caractéristiques d'entrée et de sortie. Par défaut, le modèle réduit les dimensions d'entrée d'un facteur 32. Si output_stride est 8 ou 16, le modèle utilise des convolutions dilatées sur les couches depthwise au lieu de convolutions régulières, de sorte que les cartes de caractéristiques ne deviennent jamais plus de 8x ou 16x plus petites que l'image d'entrée.
  • first_layer_is_expansion (bool, facultatif, par défaut True) — Vrai si la toute première couche de convolution est également la couche d’expansion du premier bloc d’expansion.
  • finegrained_output (bool, facultatif, par défaut True) — Si la valeur est true, le nombre de canaux de sortie de la couche de convolution finale restera élevé (1280), même si depth_multiplier est inférieur à 1.
  • hidden_act (str, facultatif, par défaut relu6) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • tf_padding (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut utiliser les règles de remplissage de TensorFlow sur les couches de convolution.
  • classifier_dropout_prob (Union[float, int], facultatif, valeur par défaut 0.8) — Le taux de dropout pour le classifieur.
  • initializer_range (float, facultatif, par défaut 0.02) — L'écart-type de la truncated_normal_initializer utilisé pour initialiser toutes les matrices de poids.
  • layer_norm_eps (float, facultatif, valeur par défaut 0.001) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche.
  • semantic_loss_ignore_index (int, facultatif, valeur par défaut 255) — L'index ignoré par la fonction de perte du modèle de segmentation sémantique.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un MobileNetV2Model. Elle est utilisée pour instancier un modèle Mobilenet V2 en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de google/mobilenet_v2_1.0_224

Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.

Exemple :

>>> from transformers import MobileNetV2Config, MobileNetV2Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV2Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV2Model(configuration)

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

MobileNetV2ImageProcessor

classe transformers.MobileNetV2ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )

Paramètres

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'shortest_edge' -- 256}) : Définit les dimensions maximales de l'entrée du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si size est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'height' -- 224, 'width': 224}) : Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut 2) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif, valeur par défaut 0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.5, 0.5, 0.5]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.5, 0.5, 0.5]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_reduce_labels) — Indique s'il faut réduire de 1 toutes les valeurs des étiquettes des cartes de segmentation. Utilisé généralement pour les jeux de données où 0 est utilisé pour l'arrière-plan, et où l'arrière-plan lui-même n'est pas inclus dans toutes les classes du jeu de données (par exemple ADE20k). L'étiquette de l'arrière-plan sera remplacée par 255.

Construit un processeur d’images MobileNetV2ImageProcessor.

prétraiter

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • segmentation_maps (ImageInput, facultatif) — Les cartes de segmentation à prétraiter.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Définit les dimensions maximales des entrées du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en carré si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif) — Facteur de remise à l'échelle à appliquer à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_reduce_labels) — Indique s'il faut réduire de 1 toutes les valeurs des étiquettes des cartes de segmentation. Utilisé généralement pour les jeux de données où 0 est utilisé pour l'arrière-plan, et où l'arrière-plan lui-même n'est pas inclus dans toutes les classes du jeu de données (par exemple ADE20k). L'étiquette de l'arrière-plan sera remplacée par 255.

Retourne

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode call (« pixel_values », etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], facultatif) — Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

post_process_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Paramètres

  • outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — Sorties brutes du modèle.
  • target_sizes (list[tuple[int, int]], facultatif) — Liste de tuples correspondant à la taille finale demandée (hauteur, largeur) de chaque prédiction.
  • return_segmentation_scores (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut retourner les scores de segmentation en plus de la carte de segmentation. Si True, chaque élément de la liste retournée est un SemanticSegmentationPostProcessorOutput avec les champs segmentation (IDs de classes, forme (height, width)) et segmentation_scores (forme (num_classes, height, width)).

Retourne

list[torch.Tensor] ou list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Lorsque return_segmentation_scores=False (par défaut), une liste de longueur batch_size où chaque élément est une carte de segmentation de forme (height, width) avec des identifiants de classes. Lorsque return_segmentation_scores=True, une liste de SemanticSegmentationPostProcessorOutput avec les champs segmentation (identifiants de classes, forme (height, width)) et segmentation_scores (forme (num_classes, height, width)). Dans les deux cas, (height, width) correspond à la taille cible (si target_sizes est spécifiée).

Convertit la sortie de MobileNetV2ForSemanticSegmentation en cartes de segmentation sémantique.

MobileNetV2ImageProcessorPil

classe transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )

Paramètres

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'shortest_edge' -- 256}) : Définit les dimensions maximales de l'entrée du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut False) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si size est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut {'height' -- 224, 'width': 224}) : Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut 2) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif, valeur par défaut 0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.5, 0.5, 0.5]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut [0.5, 0.5, 0.5]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_reduce_labels) — Indique s'il faut réduire de 1 toutes les valeurs des étiquettes des cartes de segmentation. Utilisé généralement pour les jeux de données où 0 est utilisé pour l'arrière-plan, et où l'arrière-plan lui-même n'est pas inclus dans toutes les classes du jeu de données (par exemple ADE20k). L'étiquette de l'arrière-plan sera remplacée par 255.

Construit un processeur d’images MobileNetV2ImageProcessor.

prétraiter

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Paramètres

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Image à prétraiter. S'attend à une image unique ou à un lot d'images dont les valeurs de pixels vont de 0 à 255. Si vous passez des images dont les valeurs de pixels sont comprises entre 0 et 1, définissez do_rescale=False.
  • segmentation_maps (ImageInput, facultatif) — Les cartes de segmentation à prétraiter.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut redimensionner l'image.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Définit les dimensions maximales des entrées du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut par défaut redimensionner l'image en carré si la taille est un entier.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enum PILImageResampling. N’a un effet que si do_resize est défini sur True.
  • do_rescale (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut rééchelonner l'image.
  • rescale_factor (float, kwargs, facultatif) — Facteur de remise à l'échelle à appliquer à l'image si do_rescale est défini sur True.
  • do_normalize (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut normaliser l'image.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que si do_normalize est défini sur True.
  • do_pad (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un bourrage (padding) de l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — La taille au format {"height": int, "width" int} à laquelle les images doivent être remplies. Elle doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour la prétraitement. Si pad_size n'est pas fourni, les images seront remplies jusqu'à la hauteur et la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsque do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Seul ChannelDimension.FIRST est pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST : image au format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST : image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE : image au format (hauteur, largeur).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs.
  • disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, facultatif, par défaut self.do_reduce_labels) — Indique s'il faut réduire de 1 toutes les valeurs des étiquettes des cartes de segmentation. Utilisé généralement pour les jeux de données où 0 est utilisé pour l'arrière-plan, et où l'arrière-plan lui-même n'est pas inclus dans toutes les classes du jeu de données (par exemple ADE20k). L'étiquette de l'arrière-plan sera remplacée par 255.

Retourne

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Dictionnaire de listes/tableaux/tenseurs renvoyé par la méthode call (« pixel_values », etc.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], facultatif) — Vous pouvez spécifier un tensor_type ici pour convertir les listes d'entiers en tenseurs PyTorch/Numpy lors de l'initialisation.

post_process_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Paramètres

  • outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — Sorties brutes du modèle.
  • target_sizes (list[tuple[int, int]], facultatif) — Liste de tuples correspondant à la taille finale demandée (hauteur, largeur) de chaque prédiction.
  • return_segmentation_scores (bool, facultatif, par défaut False) — Indique s'il faut retourner les scores de segmentation en plus de la carte de segmentation. Si True, chaque élément de la liste retournée est un SemanticSegmentationPostProcessorOutput avec les champs segmentation (IDs de classes, forme (height, width)) et segmentation_scores (forme (num_classes, height, width)).

Retourne

list[torch.Tensor] ou list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Lorsque return_segmentation_scores=False (par défaut), une liste de longueur batch_size où chaque élément est une carte de segmentation de forme (height, width) avec des identifiants de classes. Lorsque return_segmentation_scores=True, une liste de SemanticSegmentationPostProcessorOutput avec les champs segmentation (identifiants de classes, forme (height, width)) et segmentation_scores (forme (num_classes, height, width)). Dans les deux cas, (height, width) correspond à la taille cible (si target_sizes est spécifiée).

Convertit la sortie de MobileNetV2ForSemanticSegmentation en cartes de segmentation sémantique.

MobileNetV2Model

classe transformers.MobileNetV2Model

< >

( config: MobileNetV2Configadd_pooling_layer: bool = True )

Paramètres

  • config (MobileNetV2Config) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
  • add_pooling_layer (bool, facultatif, par défaut True) — Indique s'il faut ajouter une couche de pooling

Le modèle Mobilenet V2 brut, qui produit des états cachés bruts sans aucune tête spécifique au sommet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

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

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de MobileNetV2ImageProcessor. Voir MobileNetV2ImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_class utilise MobileNetV2ImageProcessor pour le traitement des images).
  • output_hidden_states (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner les états cachés de toutes les couches. Voir hidden_states sous les tenseurs retournés pour plus de détails.
  • return_dict (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner un ModelOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (MobileNetV2Config) et des entrées.

La méthode forward du modèle MobileNetV2Model surcharge la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.

  • pooler_output (torch.Tensor de forme (batch_size, hidden_size)) — État caché de la dernière couche après une opération de pooling sur les dimensions spatiales.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, num_channels, height, width).

    États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

Exemple :

MobileNetV2ForImageClassification

classe transformers.MobileNetV2ForImageClassification

< >

( config: MobileNetV2Config )

Paramètres

  • config (MobileNetV2Config) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Modèle MobileNetV2 avec une tête de classification d'images au sommet (une couche linéaire au-dessus des fonctionnalités agrégées), par exemple pour ImageNet.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de MobileNetV2ImageProcessor. Voir MobileNetV2ImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_class utilise MobileNetV2ImageProcessor pour le traitement des images).
  • output_hidden_states (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner les états cachés de toutes les couches. Voir hidden_states sous les tenseurs retournés pour plus de détails.
  • labels (torch.LongTensor de forme (batch_size,), facultatif) — Étiquettes pour le calcul de la perte de classification/régression d'image. Les indices doivent être dans [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1, une perte de régression est calculée (perte du carré moyen). Si config.num_labels > 1, une perte de classification est calculée (entropie croisée).
  • return_dict (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner un ModelOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne

ImageClassifierOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)

Un ImageClassifierOutputWithNoAttention ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (MobileNetV2Config) et des entrées.

La méthode forward de MobileNetV2ForImageClassification redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).
  • logits (torch.Tensor de forme (batch_size, config.num_labels)) — Scores de classification (ou de régression si config.num_labels==1) (avant SoftMax).
  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque étape) de forme (batch_size, num_channels, height, width). États cachés (aussi appelés cartes de caractéristiques) du modèle à la sortie de chaque étape.

Exemple :

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> model = MobileNetV2ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")

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

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

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

MobileNetV2ForSemanticSegmentation

classe transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation

< >

( config: MobileNetV2Config )

Paramètres

  • config (MobileNetV2Config) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.

Modèle MobileNetV2 avec une tête de segmentation sémantique au sommet, par exemple pour Pascal VOC.

Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)

Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size), facultatif) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de MobileNetV2ImageProcessor. Voir MobileNetV2ImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_class utilise MobileNetV2ImageProcessor pour le traitement des images).
  • labels (torch.LongTensor de forme (batch_size, height, width), facultatif) — Cartes de segmentation sémantique de référence pour le calcul de la perte. Les indices doivent être dans [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels > 1, une perte de classification est calculée (Cross-Entropy).
  • output_hidden_states (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner les états cachés de toutes les couches. Voir hidden_states sous les tenseurs retournés pour plus de détails.
  • return_dict (bool, facultatif) — Indique s'il faut retourner un ModelOutput plutôt qu'un simple tuple.

Retourne

SemanticSegmenterOutput ou tuple(torch.Tensor)

Un SemanticSegmenterOutput ou un tuple de torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers éléments en fonction de la configuration (MobileNetV2Config) et des entrées.

La méthode forward de MobileNetV2ForSemanticSegmentation redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

  • loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni) — Perte de classification (ou de régression si config.num_labels==1).

  • logits (torch.Tensor de forme (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Scores de classification pour chaque pixel.

    Les logits retournés n'ont pas nécessairement la même taille que les pixel_values passés en entrée. Cela permet d'éviter de réaliser deux interpolations et de perdre en qualité lorsqu'un utilisateur doit redimensionner les logits à la taille de l'image d'origine en post-traitement. Vous devez toujours vérifier la forme de vos logits et les redimensionner si nécessaire.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, patch_size, hidden_size).

    États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Poids des attentions après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

Exemples :

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForSemanticSegmentation
>>> 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("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")
>>> model = MobileNetV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")

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

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

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits
Update on GitHub

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