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UVDoc

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Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-03-21.

UVDoc

Aperçu

UVDoc L'objectif principal de la correction d'images de texte est d'effectuer une transformation géométrique sur l'image afin de corriger les problèmes de distorsion du document, d'inclinaison, de déformation de perspective et autres.

Utilisation

Inférence avec une seule entrée

L’exemple ci-dessous montre comment redresser une image de document avec UVDoc à l’aide de AutoImageProcessor et UVDocModel.

AutoModel
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel


model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.from_pretrained(
    model_path,
    device_map="auto",
)
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_doc_test.jpg", stream=True).raw)

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)

Inférence par lots

Voici comment effectuer la rectification de documents par lots avec UVDoc :

AutoModel
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.from_pretrained(
    model_path
    device_map="auto",
)
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_doc_test.jpg", stream=True).raw)

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

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)

UVDocConfig

classe transformers.UVDocConfig

< >

( 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 = Nonehidden_act: str = 'prelu'padding_mode: str = 'reflect'kernel_size: int = 5bridge_connector: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 128)out_point_positions2D: Sequence = ((128, 32), (32, 2)) )

Paramètres

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — La configuration du modèle backbone.
  • hidden_act (str, facultatif, valeur par défaut prelu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) dans le décodeur. Par exemple, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • padding_mode (str, facultatif, par défaut "reflect") — Mode de bourrage pour les couches de convolution. Les modes pris en charge sont "reflect", "constant" et "replicate".
  • kernel_size (int, facultatif, valeur par défaut : 5) — Taille du noyau pour les couches de convolution du réseau de base.
  • bridge_connector (list[int] | tuple[int, ...], facultatif, valeur par défaut (128, 128)) — Configuration du connecteur de pont au format [in_channels, out_channels].
  • out_point_positions2D (Sequence[list[int] | tuple[int, ...]], facultatif, par défaut ((128, 32), (32, 2))) — Configuration de la couche de positions de points de sortie 2D au format [in_channels, out_channels].

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un UVDocModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Uvdoc en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de PaddlePaddle/UVDoc_safetensors

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.

UVDocModel

classe transformers.UVDocModel

< >

( config: UVDocConfig )

Paramètres

  • config (UVDocConfig) — 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.

Le modèle prend en entrée des images de documents brutes (valeurs de pixels), les traite via l'architecture UVDoc pour prédire les paramètres de transformation spatiale, et renvoie le tenseur de l'image de document rectifiée (corrigée).

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: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de UVDocImageProcessor. Voir UVDocImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_class utilise UVDocImageProcessor pour le traitement des images).

Retourne

BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithNoAttention 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 (UVDocConfig) et des entrées.

La méthode forward du modèle UVDocModel 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.

  • 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.

  • 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.

UVDocBackboneConfig

classe transformers.UVDocBackboneConfig

< >

( 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 = None_out_features: list[str] | None = None_out_indices: list[int] | None = Noneresnet_head: Sequence = ((3, 32), (32, 32))resnet_configs: Sequence = (((32, 32, 1, False), (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False)))stage_configs: Sequence = (((128, 1),), ((128, 2),), ((128, 5),), ((128, 8), (128, 3), (128, 2)), ((128, 12), (128, 7), (128, 4)), ((128, 18), (128, 12), (128, 6)))kernel_size: int = 5 )

Paramètres

  • resnet_head (Sequence[list[int] | tuple[int, ...]], facultatif, valeur par défaut ((3, 32), (32, 32))) — Configuration des couches de la tête ResNet au format [in_channels, out_channels].
  • resnet_configs (Sequence[Sequence[tuple[int, int, int, bool] | list[int | bool]]], facultatif, par défaut (((32, 32, 1, False), -- (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False)))) : Configuration des étapes de ResNet au format [in_channels, out_channels, dilation_value, downsample].
  • stage_configs (Sequence[Sequence[tuple[int, …] | list[int]]], facultatif, valeur par défaut (((128, 1),), ((128, 2),), -- ((128, 5),), ((128, 8),(128, 3),(128, 2),), ((128, 12), (128, 7), (128, 4),), ((128, 18), (128, 12), (128, 6),),)) : Configuration des étapes du module de transition, au format [in_channels, dilation_value]. Chaque séquence interne correspond à un bloc de transition unique, et la séquence externe regroupe les blocs par étape de transition.
  • kernel_size (int, facultatif, valeur par défaut 5) — La taille du noyau de convolution.

Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un UVDocModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Uvdoc en fonction des arguments spécifiés, en définissant l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle de PaddlePaddle/UVDoc_safetensors

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.

UVDocBackbone

classe transformers.UVDocBackbone

< >

( config: UVDocBackboneConfig )

Paramètres

  • config (UVDocBackboneConfig) — 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 de base UVDoc pour l'extraction de caractéristiques.

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: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BackboneOutput or tuple(torch.Tensor)

Paramètres

  • pixel_values (torch.Tensor de forme (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de UVDocImageProcessor. Voir UVDocImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_class utilise UVDocImageProcessor pour le traitement des images).

Retourne

BackboneOutput ou tuple(torch.Tensor)

Un BackboneOutput 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 (UVDocConfig) et des entrées.

La méthode forward de UVDocBackbone 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.

  • feature_maps (tuple(torch.Tensor) de forme (batch_size, num_channels, height, width)) — Cartes de caractéristiques des étapes.

  • 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 + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size) ou (batch_size, num_channels, height, width), selon le backbone.

    États cachés du modèle à la sortie de chaque étape, ainsi que les sorties des embeddings initiaux.

  • 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, sequence_length, sequence_length). Applicable uniquement si le backbone utilise l'attention.

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

UVDocBridge

classe transformers.UVDocBridge

< >

( config: UVDocConfig )

UVDocImageProcessor

classe transformers.UVDocImageProcessor

< >

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

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 {'height' -- 712, 'width': 488}) : Définit les dimensions maximales de l'entrée du modèle.
  • default_to_square (bool, kwargs, facultatif, valeur par défaut True) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, 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, 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) — 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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.
  • Returns des tenseurs empilés si défini sur 'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —

Construit un processeur d’images UVDocImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) : Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non 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 cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.

post_process_document_rectification

< >

( prediction: Tensororiginal_images: listscale: float = 255.0 ) → List of dictionaries containing rectified images. Each dictionary has

Paramètres

  • prediction — Coordonnées prédites du maillage de Bézier 2D, de forme (B, 2, H, W)
  • original_images — Liste des tenseurs d'entrée originaux, chacun de forme (C, H_i, W_i). Les images peuvent avoir des tailles différentes.
  • scale — Facteur d'échelle pour les images de sortie (par défaut : 255.0)

Retourne

Liste de dictionnaires contenant des images rectifiées. Chaque dictionnaire contient

  • “images” : Tenseur d'image rectifiée de forme (H, W, 3) avec le dtype torch.uint8 et l'ordre des canaux BGR (adapté à la visualisation avec OpenCV)

Post-traitez les prédictions de rectification de documents pour les convertir en images rectifiées.

Update on GitHub

←UperNet VidEoMT→