Hugging Face's logo

Transformers documentation

Prompt Depth Anything

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Mô hình này được công bố trên HF papers vào ngày 2024-12-18 và được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2025-03-21.

Prompt Depth Anything

Tổng quan

Mô hình Prompt Depth Anything được giới thiệu trong Prompting Depth Anything for 4K Resolution Accurate Metric Depth Estimation của Haotong Lin, Sida Peng, Jingxiao Chen, Songyou Peng, Jiaming Sun, Minghuan Liu, Hujun Bao, Jiashi Feng, Xiaowei Zhou, Bingyi Kang.

Tóm tắt từ bài báo như sau:

Prompt đóng vai trò then chốt trong việc khai thác sức mạnh của các mô hình nền tảng về ngôn ngữ và thị giác cho các tác vụ cụ thể. Lần đầu tiên, chúng tôi đưa prompting vào các mô hình nền tảng về độ sâu, tạo ra một hệ hình mới cho ước lượng độ sâu metric được gọi là Prompt Depth Anything. Cụ thể, chúng tôi sử dụng LiDAR chi phí thấp làm prompt để hướng dẫn mô hình Depth Anything tạo ra đầu ra độ sâu metric chính xác, đạt đến độ phân giải 4K. Phương pháp của chúng tôi tập trung vào thiết kế prompt fusion ngắn gọn, tích hợp LiDAR ở nhiều thang đo khác nhau bên trong depth decoder. Để giải quyết các thách thức trong huấn luyện do các bộ dữ liệu hạn chế chứa cả độ sâu LiDAR và độ sâu GT chính xác, chúng tôi đề xuất một pipeline dữ liệu có khả năng mở rộng, bao gồm mô phỏng LiDAR trên dữ liệu tổng hợp và sinh độ sâu GT giả trên dữ liệu thực. Phương pháp của chúng tôi thiết lập các mức state-of-the-art mới trên các bộ dữ liệu ARKitScenes và ScanNet++, đồng thời mang lại lợi ích cho các ứng dụng downstream, bao gồm tái tạo 3D và nắm bắt robot tổng quát.

drawing Prompt Depth Anything overview. Taken from the original paper.

Ví dụ sử dụng

Thư viện Transformers cho phép bạn sử dụng mô hình chỉ với vài dòng mã:

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation


url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/image.jpg?raw=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")
model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf", device_map="auto")

prompt_depth_url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/arkit_depth.png?raw=true"
prompt_depth = Image.open(requests.get(prompt_depth_url, stream=True).raw)
# the prompt depth can be None, and the model will output a monocular relative depth.

# prepare image for the model
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt", prompt_depth=prompt_depth).to(model.device)

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

# interpolate to original size
post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
    outputs,
    target_sizes=[(image.height, image.width)],
)

# visualize the prediction
predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
depth = predicted_depth * 1000
depth = depth.detach().cpu().numpy()
depth = Image.fromarray(depth.astype("uint16")) # mm

Tài nguyên

Danh sách các tài nguyên chính thức của Hugging Face và cộng đồng (được đánh dấu bằng 🌎) để giúp bạn bắt đầu với Prompt Depth Anything.

Nếu bạn quan tâm đến việc gửi một tài nguyên để được đưa vào đây, hãy thoải mái mở một Pull Request và chúng tôi sẽ xem xét! Lý tưởng nhất là tài nguyên nên minh họa một điều gì đó mới thay vì sao chép một tài nguyên hiện có.

PromptDepthAnythingConfig

lớp transformers.PromptDepthAnythingConfig

< >

( 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 = Nonebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonepatch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14initializer_range: float = 0.02reassemble_hidden_size: int = 384reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] = (4, 2, 1, 0.5)neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (48, 96, 192, 384)fusion_hidden_size: int = 64head_in_index: int = -1head_hidden_size: int = 32depth_estimation_type: str = 'relative'max_depth: int | None = 1 )

Tham số

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], tùy chọn, mặc định là 14) — Kích thước (độ phân giải) của mỗi patch.
  • initializer_range (float, tùy chọn, mặc định là 0.02) — Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số.
  • reassemble_hidden_size (int, tuỳ chọn, mặc định là 384) — Số lượng kênh đầu vào của các lớp reassemble.
  • reassemble_factors (list[int], tuỳ chọn, mặc định là [4, 2, 1, 0.5]) — Các hệ số tăng/giảm mẫu của các lớp reassemble.
  • neck_hidden_sizes (list[str], tùy chọn, mặc định là [48, 96, 192, 384]) — Các kích thước ẩn để chiếu (project) cho các bản đồ đặc trưng (feature maps) của backbone.
  • fusion_hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 64) — Số lượng kênh trước khi hợp nhất.
  • head_in_index (int, tùy chọn, mặc định là -1) — Chỉ số của các đặc trưng cần sử dụng trong đầu ước lượng độ sâu.
  • head_hidden_size (int, tùy chọn, mặc định là 32) — Số lượng kênh đầu ra trong lớp tích chập thứ hai của đầu ước lượng độ sâu.
  • depth_estimation_type (str, tùy chọn, mặc định là "relative") — Loại ước lượng độ sâu cần sử dụng. Có thể là một trong ["relative", "metric"].
  • max_depth (float, tùy chọn) — Độ sâu tối đa để sử dụng cho đầu ước lượng độ sâu “metric”. Nên dùng 20 cho các mô hình trong nhà và 80 cho các mô hình ngoài trời. Đối với ước lượng độ sâu “relative”, giá trị này bị bỏ qua.

Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một mô hình Prompt Depth Anything. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Prompt Depth Anything theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của LiheYoung/depth-anything-small-hf

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 PromptDepthAnythingConfig, PromptDepthAnythingForDepthEstimation

>>> # Initializing a PromptDepthAnything small style configuration
>>> configuration = PromptDepthAnythingConfig()

>>> # Initializing a model from the PromptDepthAnything small style configuration
>>> model = PromptDepthAnythingForDepthEstimation(configuration)

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

PromptDepthAnythingForDepthEstimation

lớp transformers.PromptDepthAnythingForDepthEstimation

< >

( config: PromptDepthAnythingConfig )

Tham số

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

Gợi ý: sử dụng Depth Anything Model với một đầu ước lượng độ sâu phía trên (gồm 3 lớp tích chập), ví dụ cho KITTI, NYUv2.

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

< >

( pixel_values: Tensorprompt_depth: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DepthEstimatorOutput 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 PromptDepthAnythingImageProcessor. Xem PromptDepthAnythingImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_class sử dụng PromptDepthAnythingImageProcessor để xử lý hình ảnh).
  • prompt_depth (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, 1, height, width), tùy chọn) — Prompt depth là độ sâu thưa hoặc độ phân giải thấp thu được từ hình học đa góc nhìn hoặc cảm biến độ sâu độ phân giải thấp. Nó thường có hình dạng (height, width), trong đó height và width có thể nhỏ hơn so với của các hình ảnh. Tham số này là tùy chọn và có thể là None, điều này có nghĩa là sẽ không sử dụng prompt depth. Nếu là None, đầu ra sẽ là độ sâu tương đối đơn mục. Các giá trị được khuyến nghị là tính bằng mét, nhưng điều này không bắt buộc.
  • labels (torch.LongTensor có hình dạng (batch_size, height, width), tùy chọn) — Bản đồ ước lượng độ sâu chuẩn để tính toán loss.

Trả về

DepthEstimatorOutput hoặc tuple(torch.Tensor)

Một DepthEstimatorOutput 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 (PromptDepthAnythingConfig) và đầu vào.

Phương thức forward của PromptDepthAnythingForDepthEstimation 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.

  • loss (torch.Tensor có shape (1,), optional, được trả về khi labels được cung cấp) — Loss phân loại (hoặc hồi quy nếu config.num_labels==1).

  • predicted_depth (torch.Tensor có hình dạng (batch_size, height, width)) — Độ sâu dự đoán cho từng pixel.

  • 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, num_channels, height, width).

    Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.

  • 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, patch_size, sequence_length).

    Trọng số chú ý sau softmax của attention, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu self-attention.

Ví dụ:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/image.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")

>>> prompt_depth_url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/arkit_depth.png?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", prompt_depth_url) as response:
...     prompt_depth = Image.open(BytesIO(response.read()))

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

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

>>> # interpolate to original size
>>> post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
...     outputs,
...     target_sizes=[(image.height, image.width)],
... )

>>> # visualize the prediction
>>> predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
>>> depth = predicted_depth * 1000.
>>> depth = depth.detach().cpu().numpy()
>>> depth = Image.fromarray(depth.astype("uint16")) # mm

PromptDepthAnythingImageProcessor

lớp transformers.PromptDepthAnythingImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> )

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' -- 384, 'width': 384}): 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 [0.5, 0.5, 0.5]) — 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, tuỳ chọn, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — 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, tuỳ chọn, mặc định là False) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
  • 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.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, tùy chọn) — Nếu True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước lên kích thước lớn nhất có thể sao cho tỷ lệ khung hình được giữ nguyên.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional) — Nếu do_resize là True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước thành một kích thước là bội số của giá trị này.
  • size_divisor (int, kwargs, optional) — Nếu do_pad là True, sẽ đệm kích thước ảnh để chia hết cho giá trị này.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, optional) — Hệ số tỷ lệ để chuyển đổi độ sâu của prompt sang mét.

Tạo bộ xử lý ảnh PromptDepthAnythingImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]prompt_depth: 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.prompt_depth_anything.image_processing_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> ) → ~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.
  • prompt_depth (ImageInput, tùy chọn) — Độ sâu của prompt để tiền xử lý.
  • 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.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, tùy chọn) — Nếu True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước lên kích thước lớn nhất có thể sao cho tỷ lệ khung hình được giữ nguyên.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional) — Nếu do_resize là True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước thành một kích thước là bội số của giá trị này.
  • size_divisor (int, kwargs, optional) — Nếu do_pad là True, sẽ đệm kích thước ảnh để chia hết cho giá trị này.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, optional) — Hệ số tỷ lệ để chuyển đổi độ sâu của prompt sang mét.

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.

post_process_depth_estimation

< >

( outputs: DepthEstimatorOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = None ) → list[dict[str, TensorType]]

Tham số

  • outputs (DepthEstimatorOutput) — Đầu ra thô của mô hình.
  • target_sizes (TensorType hoặc list[tuple[int, int]], tùy chọn) — Tensor có shape (batch_size, 2) hoặc danh sách các tuple (tuple[int, int]) chứa kích thước đích (độ cao, độ rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước.

Trả về

list[dict[str, TensorType]]

Một danh sách các từ điển của các tensor đại diện cho các dự đoán độ sâu đã được xử lý.

Chuyển đổi đầu ra thô của DepthEstimatorOutput thành các dự đoán độ sâu cuối cùng và các hình ảnh độ sâu PIL. Chỉ hỗ trợ PyTorch.

PromptDepthAnythingImageProcessorPil

lớp transformers.PromptDepthAnythingImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_pil_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> )

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' -- 384, 'width': 384}): 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 [0.5, 0.5, 0.5]) — 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, tuỳ chọn, mặc định là [0.5, 0.5, 0.5]) — 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, tuỳ chọn, mặc định là False) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình.
  • 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.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, tùy chọn) — Nếu True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước lên kích thước lớn nhất có thể sao cho tỷ lệ khung hình được giữ nguyên.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional) — Nếu do_resize là True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước thành một kích thước là bội số của giá trị này.
  • size_divisor (int, kwargs, optional) — Nếu do_pad là True, sẽ đệm kích thước ảnh để chia hết cho giá trị này.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, optional) — Hệ số tỷ lệ để chuyển đổi độ sâu của prompt sang mét.

Tạo bộ xử lý ảnh PromptDepthAnythingImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]prompt_depth: 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.prompt_depth_anything.image_processing_pil_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> ) → ~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.
  • prompt_depth (ImageInput, tùy chọn) — Độ sâu của prompt để tiền xử lý.
  • 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.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, tùy chọn) — Nếu True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước lên kích thước lớn nhất có thể sao cho tỷ lệ khung hình được giữ nguyên.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional) — Nếu do_resize là True, hình ảnh sẽ được thay đổi kích thước thành một kích thước là bội số của giá trị này.
  • size_divisor (int, kwargs, optional) — Nếu do_pad là True, sẽ đệm kích thước ảnh để chia hết cho giá trị này.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, optional) — Hệ số tỷ lệ để chuyển đổi độ sâu của prompt sang mét.

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.

post_process_depth_estimation

< >

( outputs: DepthEstimatorOutputtarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = None ) → list[dict[str, TensorType]]

Tham số

  • outputs (DepthEstimatorOutput) — Đầu ra thô của mô hình.
  • target_sizes (TensorType hoặc list[tuple[int, int]], tùy chọn) — Tensor có shape (batch_size, 2) hoặc danh sách các tuple (tuple[int, int]) chứa kích thước đích (độ cao, độ rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước.

Trả về

list[dict[str, TensorType]]

Một danh sách các từ điển của các tensor đại diện cho các dự đoán độ sâu đã được xử lý.

Chuyển đổi đầu ra thô của DepthEstimatorOutput thành các dự đoán độ sâu cuối cùng và các hình ảnh độ sâu PIL. Chỉ hỗ trợ PyTorch.

Update on GitHub

←PoolFormer Pyramid Vision Transformer (PVT)→