Transformers documentation

PP-DocLayoutV4

Transformers

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).

Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

Collaborate on models, datasets and Spaces

Faster examples with accelerated inference

Switch between documentation themes

to get started

Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-10-08.

PP-DocLayoutV4

Tổng quan

PP-DocLayoutV4 là một mô hình phân tích bố cục tài liệu end-to-end, dự đoán trong một lần truyền tiến (forward pass) rằng mỗi phần tử bố cục là gì, tứ giác bao quanh nó, và các logits mà thứ tự đọc được giải mã từ đó.

Kiến trúc Mô hình

PP-DocLayoutV4 giữ lại khung RT-DETR của phiên bản trước — một backbone HGNetV2, một encoder lai AIFI và một decoder biến dạng — và thay đổi ba điểm:

Bốn cạnh thay vì mặt nạ. PPDocLayoutV3ForObjectDetection dự đoán một mặt nạ phân đoạn cho mỗi truy vấn và khớp một đa giác vào đó. PP-DocLayoutV4 loại bỏ hoàn toàn nhánh mặt nạ và trực tiếp hồi quy một tứ giác bốn điểm, được mã hóa dưới dạng [center_x, center_y, dx1, dy1, ..., dx4, dy4] trong không gian sigmoid. Cách này xử lý các tài liệu bị nghiêng và méo phối cảnh mà không cần chi phí cho đầu ra mặt nạ, và đặc trưng xương sống có bước đi 4 không còn cần thiết nữa.
Đầu (head) riêng cho từng lớp, không dùng chung. Mỗi lớp giải mã (decoder) có hộp (box) và đầu phân loại riêng thay vì dùng chung một đầu với bộ mã hóa (encoder).
Hai đầu đọc theo thứ tự đọc cùng một bước hợp nhất. Bên cạnh đầu thứ tự tương đối từ V3 (không đối xứng: “i có được đọc trước j không?”), có một đầu kế tiếp (ROOR: “j có đi ngay sau i không?”). PPDocLayoutV4S2RFusion gộp đóng bắc cầu suy giảm của ma trận kế tiếp trở lại vào logits thứ tự tương đối.

Thứ tự đọc không được giải mã bên trong mô hình. PPDocLayoutV4ForObjectDetection trả về relative_order_logits và successor_order_logits thô, và post_process_object_detection() chuyển chúng thành thứ hạng bằng cách ngưỡng hóa ma trận successor thành một đồ thị có hướng không chu trình (DAG), phá vỡ các chu trình, sắp xếp từng thành phần liên thông theo thứ tự topo, và sắp xếp các thành phần theo phiếu bầu thứ tự tương đối của chúng.

Cách sử dụng

Kết quả trả về bởi post_process_object_detection() đã được sắp xếp theo thứ tự đọc. Mỗi kết quả chứa polygon_points — một tensor (num_boxes, 4, 2) của các góc được hồi quy theo thứ tự trên-trái, trên-phải, dưới-phải, dưới-trái — cùng với boxes, hình chữ nhật song song trục bao quanh mỗi tứ giác, và order_seq, thứ hạng bắt đầu từ 0 của mỗi hộp. Ví dụ AutoModel bên dưới in trực tiếp order_seq, các ví dụ khác in vị trí bắt đầu từ 1 trong danh sách đã sắp xếp, tức là order_seq + 1 trừ khi một truy vấn được giữ lại dưới nhiều nhãn.

Pipeline

AutoModel

Suy luận theo lô

Truyền vào một danh sách các hình ảnh và một kích thước đích cho mỗi hình ảnh. Thứ tự đọc được giải mã cho từng hình ảnh.

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
from transformers.image_utils import load_image


model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV4_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = load_image("https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/layout_demo.jpg")
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(device=model.device, dtype=model.dtype)

outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]] * 2)
for result in results:
    print("result:")
    for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
        print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label_id.item()]}, score: {score.item():.2f}, box: {box}")

PPDocLayoutV4ForObjectDetection

lớp transformers.PPDocLayoutV4ForObjectDetection

< source >

( config: PPDocLayoutV4Config )

Tham số

config (PPDocLayoutV4Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình PP-DocLayoutV4 (gồm một backbone và encoder-decoder) xuất ra các tứ giác, logits lớp và logits thứ tự đọc, cho các tác vụ như phân tích bố cục tài liệu.

Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)

Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.

forward

< source >

( 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'> ) → PPDocLayoutV4ForObjectDetectionOutput or tuple(torch.Tensor)

Tham số

pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng image_processor_class. Xem image_processor_class.__call__ để biết chi tiết (processor_class sử dụng image_processor_class để xử lý hình ảnh).
pixel_mask (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, height, width), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các giá trị pixel padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các pixel thực (tức là không bị che),
- 0 cho các pixel là padding (tức là đã bị che).
Mặt nạ chú ý là gì?
encoder_outputs (torch.Tensor, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
labels (list[Dict] có độ dài (batch_size,), tùy chọn) — Không được hỗ trợ: PP-DocLayoutV4 chỉ dùng để suy luận trong Transformers.

Trả về

PPDocLayoutV4ForObjectDetectionOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một PPDocLayoutV4ForObjectDetectionOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (None) và đầu vào.

Phương thức forward của PPDocLayoutV4ForObjectDetection ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

logits (torch.Tensor có shape (batch_size, num_queries, config.num_labels)) — Logits phân loại (không có no-object) cho tất cả các query.
pred_boxes (torch.Tensor có shape (batch_size, num_queries, config.num_coords)) — Các quad đã chuẩn hóa cho tất cả các query, được mã hóa dưới dạng [center_x, center_y, dx1, dy1, ..., dx4, dy4] trong đó các offset góc được dịch chuyển bởi +0.5. Sử dụng post_process_object_detection() để lấy các góc chưa chuẩn hóa và các box bao quanh tương ứng.
last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã trong mô hình.
intermediate_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã).
intermediate_reference_points (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_coords)) — Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (các hình tứ giác đã tinh chỉnh của từng lớp trong bộ giải mã).
decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], tùy chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple các torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
init_reference_points (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_coords)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được đưa qua bộ giải mã Transformer.
enc_topk_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_labels)) — Logits của các lớp cho các đề xuất của encoder được chọn làm truy vấn của decoder.
enc_topk_bboxes (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_coords)) — Các quad của các đề xuất từ encoder được chọn làm truy vấn cho decoder.
enc_outputs_class (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Logits lớp của mọi đề xuất từ bộ mã hóa.
enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_coords)) — Quad logits của mọi đề xuất từ encoder.
denoising_meta_values (dict, tùy chọn) — Từ điển bổ sung cho các giá trị liên quan đến khử nhiễu.
relative_order_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_queries, config.num_queries)) — Logits thứ tự đọc tương đối từng cặp, sau bước hợp nhất S2R tùy chọn. Một giá trị relative_order_logits[i, j] dương có nghĩa là truy vấn i được đọc trước truy vấn j.
successor_order_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_queries, config.num_queries)) — Logits của cặp trực tiếp kế tiếp (ROOR). Một giá trị successor_order_logits[i, j] dương có nghĩa là truy vấn j trực tiếp đi sau truy vấn i.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
>>> from PIL import Image
>>> import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV4_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)

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

>>> # results are already sorted by reading order
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])
>>> for result in results:
...     for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
...         box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...         print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label_id.item()]}: {score.item():.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [336.07, 182.04, 894.17, 652.62]
Order 2: paragraph_title: 0.98 [336.45, 681.88, 868.78, 796.91]
Order 3: text: 0.99 [334.01, 840.84, 889.11, 1452.29]
Order 4: text: 0.99 [920.65, 183.62, 1476.75, 462.75]
Order 5: text: 0.99 [919.55, 482.55, 1479.85, 763.41]
Order 6: text: 0.98 [919.34, 844.48, 1481.28, 1219.44]
Order 7: text: 0.98 [920.84, 1238.61, 1467.66, 1374.54]
Order 8: text: 0.90 [334.24, 1612.85, 1478.79, 1730.92]
Order 9: text: 0.95 [334.25, 1755.98, 1467.34, 1845.6]
Order 10: text: 0.65 [337.14, 1909.47, 659.78, 1938.2]
Order 11: footnote: 0.78 [338.73, 2114.87, 1448.16, 2172.06]
Order 12: number: 0.98 [106.08, 2257.42, 134.76, 2281.3]
Order 13: footer: 0.93 [339.27, 2255.7, 984.16, 2282.81]

PPDocLayoutV4Model

lớp transformers.PPDocLayoutV4Model

< source >

( config: PPDocLayoutV4Config )

Tham số

config (PPDocLayoutV4Config) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.

Mô hình PP-DocLayoutV4 (gồm một backbone và encoder-decoder) xuất ra các hidden states thô mà không có head nào phía trên.

forward

< source >

Tham số

pixel_values (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng image_processor_class. Xem image_processor_class.__call__ để biết chi tiết (processor_class sử dụng image_processor_class để xử lý hình ảnh).
pixel_mask (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, height, width), tùy chọn) — Mặt nạ để tránh thực hiện attention trên các giá trị pixel padding. Các giá trị mặt nạ được chọn trong [0, 1]:
- 1 cho các pixel thực (tức là không bị che),
- 0 cho các pixel là padding (tức là đã bị che).
Mặt nạ chú ý là gì?
encoder_outputs (torch.Tensor, tùy chọn) — Tuple gồm (last_hidden_state, tùy chọn: hidden_states, tùy chọn: attentions) last_hidden_state có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder.
labels (list[Dict] có độ dài (batch_size,), tùy chọn) — Không được hỗ trợ: PP-DocLayoutV4 chỉ dùng để suy luận trong Transformers.

Trả về

PPDocLayoutV4ModelOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một PPDocLayoutV4ModelOutput hoặc một tuple của torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (None) và đầu vào.

Phương thức forward của PPDocLayoutV4Model ghi đè lên phương thức đặc biệt __call__.

Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của Module sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance Module sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.

last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã trong mô hình.
intermediate_hidden_states (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã).
intermediate_reference_points (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_coords)) — Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (các hình tứ giác đã tinh chỉnh của từng lớp trong bộ giải mã).
decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], tùy chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
cross_attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo.
encoder_last_hidden_state (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size), tùy chọn) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình.
encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_hidden_states=True được truyền vào hoặc khi config.output_hidden_states=True) — Bộ tuple các torch.Tensor (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, sequence_length, hidden_size).

Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu.
encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], tuỳ chọn, được trả về khi output_attentions=True được truyền vào hoặc khi config.output_attentions=True) — Bộ tuple của torch.Tensor (một cho mỗi lớp) có hình dạng (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention).
init_reference_points (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_coords)) — Các điểm tham chiếu ban đầu được đưa qua bộ giải mã Transformer.
enc_topk_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_labels)) — Logits của các lớp cho các đề xuất của encoder được chọn làm truy vấn của decoder.
enc_topk_bboxes (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_coords)) — Các quad của các đề xuất từ encoder được chọn làm truy vấn cho decoder.
enc_outputs_class (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Logits lớp của mọi đề xuất từ bộ mã hóa.
enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, sequence_length, config.num_coords)) — Quad logits của mọi đề xuất từ encoder.
denoising_meta_values (dict, tùy chọn) — Từ điển bổ sung cho các giá trị liên quan đến khử nhiễu.
logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, num_queries, config.num_labels)) — Logits phân loại của lớp decoder cuối cùng.
relative_order_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_queries, config.num_queries)) — Logits thứ tự đọc tương đối từng cặp, sau bước hợp nhất S2R tùy chọn.
successor_order_logits (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, config.num_queries, config.num_queries)) — Logits của người kế nhiệm trực tiếp từng cặp (ROOR).

PPDocLayoutV4Config

lớp transformers.PPDocLayoutV4Config

< source >

( 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: list[int] | tuple[int, int] | None = Nonenormalize_before: bool = Falsehidden_expansion: float = 1.0num_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 = 100anchor_image_size: list[int] | tuple[int, int] | None = Nonedisable_custom_kernels: bool = Trueglobal_pointer_head_size: int = 64gp_dropout_value: float | int = 0.1hidden_size: int = 256num_coords: int = 10s2r_steps: int = 3s2r_damping: float = 0.5s2r_closure_weight_init: float = 0.0 )

Tham số

is_encoder_decoder (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Xác định xem mô hình có được sử dụng như một encoder/decoder hay không.
initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.01) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
initializer_bias_prior_prob (float, tùy chọn) — Xác suất tiên nghiệm được sử dụng bởi bộ khởi tạo bias để khởi tạo bias cho enc_score_head và class_embed. Nếu None, giá trị mặc định là 1 / (num_labels + 1).
layer_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
batch_norm_eps (float, tùy chọn, mặc định là 1e-05) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa theo lô (batch normalization).
tie_word_embeddings (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên gắn kết các trọng số nhúng theo ánh xạ tied_weights_keys của mô hình hay không.
backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone.
freeze_backbone_batch_norms (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên đóng băng các lớp chuẩn hóa lô (batch normalization) trong backbone hay không.
encoder_hidden_dim (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước của các biểu diễn ẩn.
encoder_in_channels (list, tùy chọn, mặc định là [512, 1024, 2048]) — Đầu vào đặc trưng đa cấp cho encoder.
feat_strides (list[int], tùy chọn, mặc định là [8, 16, 32]) — Các stride được sử dụng trong mỗi feature map.
encoder_layers (int, tùy chọn, mặc định là 1) — Số lượng lớp ẩn trong bộ mã hóa Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với num_layers.
encoder_ffn_dim (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là feed-forward) trong encoder.
encoder_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ mã hóa Transformer.
dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout.
activation_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ.
encode_proj_layers (list[int], tùy chọn, mặc định là [2]) — Chỉ số của các lớp đã được chiếu (projected) sẽ được sử dụng trong encoder.
positional_encoding_temperature (int, tùy chọn, mặc định là 10000) — Tham số nhiệt độ được sử dụng để tạo các mã hóa vị trí.
encoder_activation_function (str, tùy chọn, mặc định là "gelu") — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong encoder và pooler. Nếu là chuỗi, "gelu", "relu", "silu" và "gelu_new" được hỗ trợ.
activation_function (str, tùy chọn, mặc định là silu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, "gelu", "relu", "silu", v.v.
eval_size (tuple[int, int], tuỳ chọn) — Chiều cao và chiều rộng được dùng để tính chiều cao và chiều rộng hiệu dụng của các position embeddings sau khi đã tính đến stride. Phải để là None để tái tạo lại cài đặt tham chiếu, vốn tính các position embeddings một cách động.
normalize_before (bool, tùy chọn, mặc định là False) — Xác định việc có áp dụng layer normalization trong lớp encoder của transformer trước các module self-attention và feed-forward hay không.
hidden_expansion (float, tùy chọn, mặc định là 1.0) — Tỷ lệ mở rộng để tăng kích thước chiều của RepVGGBlock và CSPRepLayer.
num_queries (int, tùy chọn, mặc định là 300) — Số lượng truy vấn đối tượng.
decoder_in_channels (list, tùy chọn, mặc định là [256, 256, 256]) — Kích thước đặc trưng đa cấp cho decoder
decoder_ffn_dim (int, tùy chọn, mặc định là 1024) — Kích thước của lớp “trung gian” (thường được gọi là lớp feed-forward) trong decoder.
num_feature_levels (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số lượng cấp độ đặc trưng đầu vào.
decoder_n_points (int, tùy chọn, mặc định là 4) — Số lượng khóa được lấy mẫu ở mỗi mức đặc trưng cho mỗi đầu chú ý trong bộ giải mã.
decoder_layers (int, tùy chọn, mặc định là 6) — Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với num_layers.
decoder_attention_heads (int, tùy chọn, mặc định là 8) — Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer.
decoder_activation_function (str, tùy chọn, mặc định là "relu") — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Nếu là chuỗi, "gelu", "relu", "silu" và "gelu_new" được hỗ trợ.
attention_dropout (Union[float, int], tùy chọn, mặc định là 0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý.
num_denoising (int, tùy chọn, mặc định là 100) — Tổng số tác vụ hoặc truy vấn khử nhiễu sẽ được sử dụng cho khử nhiễu tương phản.
anchor_image_size (tuple[int, int], tuỳ chọn) — Chiều cao và chiều rộng của ảnh đầu vào được sử dụng trong quá trình đánh giá để tạo các bounding box anchors. Nếu là None, việc tạo anchor tự động sẽ được áp dụng.
disable_custom_kernels (bool, tùy chọn, mặc định là True) — Có vô hiệu hóa các kernel tùy chỉnh hay không.
global_pointer_head_size (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Kích thước của đầu con trỏ toàn cục.
gp_dropout_value (float, tùy chọn, mặc định là 0.1) — Xác suất dropout trong đầu con trỏ toàn cục.
hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 256) — Kích thước của các lớp decoder, không bao gồm encoder hybrid. Cũng có thể đọc là d_model, tên được sử dụng bởi dòng RT-DETR mà mô hình này kế thừa.
num_coords (int, tuỳ chọn, mặc định là 10) — Kích thước của tham số hóa hộp do các đầu bbox dự đoán. PP-DocLayoutV4 hồi quy một tứ giác bốn điểm được mã hóa dưới dạng [center_x, center_y, dx1, dy1, dx2, dy2, dx3, dy3, dx4, dy4] trong không gian sigmoid, trong đó các độ lệch góc được dịch chuyển bởi +0.5. Chỉ hỗ trợ 10.
s2r_steps (int, tùy chọn, mặc định là 3) — Số bước lan truyền được sử dụng để xấp xỉ đóng bắc cầu của ma trận kế tiếp.
s2r_damping (float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Hệ số giảm chấn được áp dụng cho mỗi bước lan truyền bổ sung của phép đóng bắc cầu.
s2r_closure_weight_init (float, tuỳ chọn, mặc định là 0.0) — Giá trị ban đầu của cổng có thể học được dùng để trọng số hóa số hạng closure. Mặc định là 0.0 để đảm bảo một module fusion chưa được huấn luyện có giá trị số tương đương với việc chỉ sử dụng logits thứ tự tương đối.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một PPDocLayoutV4Model. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Doclayout V4 theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Việc khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của PaddlePaddle/PP-DocLayoutV4_safetensors

Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.

Ví dụ:

>>> from transformers import PPDocLayoutV4Config, PPDocLayoutV4ForObjectDetection

>>> # Initializing a PP-DocLayoutV4 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV4Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV4ForObjectDetection(configuration)

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

PPDocLayoutV4ImageProcessor

lớp transformers.PPDocLayoutV4ImageProcessor

< source >

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

Tham số

do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là {'height' -- 800, 'width': 800}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tùy chọn, mặc định là True) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là 3) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional, mặc định là 0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định là True) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [0, 0, 0]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là [1, 1, 1]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.
Returns các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. —

Tạo một bộ xử lý ảnh PPDocLayoutV4ImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, tùy chọn): Có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, tùy chọn): Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor.

preprocess

< source >

( 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

Tham số

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh với giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], tùy chọn) — Cờ dành cho nhà phát triển để chỉ định các đầu vào dạng ảnh bổ sung, cũng sẽ được tiền xử lý. Chỉ sử dụng cờ này khi việc truyền các đầu vào dưới dạng kwarg không hoạt động. Ví dụ, preprocess(images, masks=masks) là phương án được ưu tiên nhưng có thể gây ra vấn đề về thứ tự ưu tiên của đối số đối với một số mô hình. Trong những trường hợp đó, có thể sử dụng preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) thay thế.
do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Có nên chuyển đổi ảnh sang RGB hay không.
do_resize (bool, kwargs, optional) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình.
default_to_square (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có mặc định thành ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của PILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khi do_resize được đặt thành True.
do_rescale (bool, kwargs, optional) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không.
rescale_factor (float, kwargs, optional) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếu do_rescale được đặt thành True.
do_normalize (bool, kwargs, optional) — Có nên chuẩn hóa ảnh hay không.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu do_normalize được đặt thành True.
do_pad (bool, kwargs, optional) — Có nên chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước ở dạng {"height": int, "width" int} để đệm cho các hình ảnh. Phải lớn hơn kích thước bất kỳ hình ảnh nào được cung cấp để tiền xử lý. Nếu không cung cấp pad_size, các hình ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong lô. Chỉ được áp dụng khi do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợ ChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:
- "channels_first" hoặc ChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width).
- "channels_last" hoặc ChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels).
- "none" hoặc ChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành 'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor.
disable_grouping (bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý.

Trả về

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức call (‘pixel_values’, v.v.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], tùy chọn) — Bạn có thể cung cấp một tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo.

Tiền xử lý một hình ảnh hoặc một lô hình ảnh.

post_process_object_detection

< source >

( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes = None ) → list[Dict]

Tham số

outputs (PPDocLayoutV4ForObjectDetectionOutput) — Đầu ra thô của mô hình.
threshold (float, tùy chọn, mặc định là 0.5) — Ngưỡng điểm để giữ lại các dự đoán phát hiện đối tượng.
target_sizes (torch.Tensor hoặc list[tuple[int, int]]) — Tensor có shape (batch_size, 2) hoặc danh sách các tuple ((height, width)) chứa kích thước đích của mỗi ảnh trong batch.

Trả về

list[Dict]

Một danh sách các từ điển, mỗi từ điển tương ứng với một hình ảnh, mỗi từ điển chứa scores, labels, boxes, polygon_points và order_seq do mô hình dự đoán. Các dự đoán được sắp xếp theo thứ tự đọc, do đó order_seq không giảm (một truy vấn được chọn dưới nhiều nhãn sẽ giữ một thứ hạng duy nhất).

Chuyển đổi đầu ra thô của PPDocLayoutV4ForObjectDetection thành các tứ giác cuối cùng, các hộp bao quanh ở định dạng (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y) và thứ tự đọc. Chỉ hỗ trợ PyTorch.

Update on GitHub

←PP-DocLayoutV3 PP-FormulaNet→