Hugging Face's logo

Transformers documentation

YOLOS

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Bu model 2021-06-01 tarihinde HF papers'ta yayımlandı ve 2022-05-02 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunuldu.

FlashAttention SDPA

YOLOS

YOLOS, nesne algılama için Vision Transformer (ViT) kullanır ve bu yapıda minimal değişiklikler ile bölge öncelikleri (region priors) uygular. 2B uzaysal yapılar hakkında bilgiye sahip, özel nesne algılama modelleri ve çerçeveleriyle karşılaştırılabilir performans elde edebilir.

Tüm orijinal YOLOS checkpoint'lerini HUST Vision Lab kuruluşu altında bulabilirsiniz.

drawing YOLOS architecture. Taken from the original paper.

Bu model nielsr tarafından katkıda bulunmuştur. YOLOS'un farklı nesne algılama görevlerine nasıl uygulanacağına dair daha fazla örnek için sağ kenar çubuğundaki YOLOS modellerine tıklayın.

Aşağıdaki örnek, nesnelerin Pipeline veya AutoModel sınıfı ile nasıl algılandığını göstermektedir.

Pipeline
Automodel
from transformers import pipeline


detector = pipeline(
    task="object-detection",
    model="hustvl/yolos-base",
    device=0
)
detector("https://huggingface.co/datasets/Narsil/image_dummy/raw/main/parrots.png")

Notlar

  • Görselleri (ve isteğe bağlı hedefleri) model için hazırlamak için YolosImageProcessor kullanın. DETR'in aksine, YOLOS bir pixel_mask gerektirmez.

Kaynaklar

YolosConfig

sınıf transformers.YolosConfig

< >

( 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 = Nonehidden_size: int = 768num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12intermediate_size: int = 3072hidden_act: str = 'gelu'hidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-12image_size: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 864)patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16num_channels: int = 3qkv_bias: bool = Truenum_detection_tokens: int = 100use_mid_position_embeddings: bool = Trueauxiliary_loss: bool = Falseclass_cost: int = 1bbox_cost: int = 5giou_cost: int = 2bbox_loss_coefficient: int = 5giou_loss_coefficient: int = 2eos_coefficient: float = 0.1 )

Parametreler

  • hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 768) — Gizli temsillerin boyutu.
  • num_hidden_layers (int, isteğe bağlı, varsayılan 12) — Transformer çözücüdeki gizli katman sayısı.
  • num_attention_heads (int, isteğe bağlı, varsayılan 12) — Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı.
  • intermediate_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 3072) — MLP temsillerinin boyutu.
  • hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan gelu) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
  • hidden_dropout_prob (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Gömme, kodlayıcı ve havuzlayıcıdaki tüm tam bağlı katmanlar için dropout olasılığı.
  • attention_probs_dropout_prob (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.0) — Dikkat olasılıkları için dropout oranı.
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • layer_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 1e-12) — Katman normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
  • image_size (Union[list[int], tuple[int, ...]], isteğe bağlı, varsayılan (512, 864)) — Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan 16) — Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).
  • num_channels (int, isteğe bağlı, varsayılan 3) — Giriş kanal sayısı.
  • qkv_bias (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Sorgulara, anahtarlara ve değerlere bir sapma eklenip eklenmeyeceği.
  • num_detection_tokens (int, isteğe bağlı, varsayılan 100) — Algılama jetonlarının sayısı.
  • use_mid_position_embeddings (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Orta katman konum kodlamalarının kullanılıp kullanılmayacağı.
  • auxiliary_loss (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Yardımcı çözümleme kayıplarının (her decoder katmanındaki kayıplar) kullanılıp kullanılmayacağı.
  • class_cost (int, isteğe bağlı, varsayılan 1) — Macar eşleştirme maliyetinde sınıflandırma hatasının göreli ağırlığı.
  • bbox_cost (int, isteğe bağlı, varsayılan 5) — Macar eşleştirme maliyetinde L1 sınırlayıcı kutu hatasının göreli ağırlığı.
  • giou_cost (int, isteğe bağlı, varsayılan 2) — Macar eşleştirme maliyetinde genelleştirilmiş IoU kaybının göreli ağırlığı.
  • bbox_loss_coefficient (int, isteğe bağlı, varsayılan 5) — Panoptik segmentasyon kaybında L1 sınırlayıcı kutu kaybının göreli ağırlığı.
  • giou_loss_coefficient (int, isteğe bağlı, varsayılan 2) — Panoptik segmentasyon kaybında genelleştirilmiş IoU kaybının göreli ağırlığı.
  • eos_coefficient (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.1) — Nesne algılama kaybında ‘nesne-yok’ sınıfının göreli sınıflandırma ağırlığı.

Bu, bir YolosModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Yolos modelinin örneklenmesi ve model mimarisinin tanımlanması için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneklendiğinde, hustvl/yolos-base ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

Örnek:

>>> from transformers import YolosConfig, YolosModel

>>> # Initializing a YOLOS hustvl/yolos-base style configuration
>>> configuration = YolosConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the hustvl/yolos-base style configuration
>>> model = YolosModel(configuration)

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

YolosImageProcessor

sınıf transformers.YolosImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.yolos.image_processing_yolos.YolosImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'shortest_edge' -- 800, 'longest_edge': 1333}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 2) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.485, 0.456, 0.406]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.229, 0.224, 0.225]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • format (str, kwargs, opsiyonel, varsayılan AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Etiketlerin veri biçimi. “coco_detection” veya “coco_panoptic” değerlerinden biri.
  • do_convert_annotations (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — YOLOS modelinin beklediği formata dönüştürülüp dönüştürülmeyeceğini kontrol eder. Sınır kutularını (center_x, center_y, width, height) formatına ve [0, 1] aralığına dönüştürür. preprocess metodundaki do_convert_annotations parametresiyle geçersiz kılınabilir.

YolosImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = Nonereturn_segmentation_masks: bool | None = Nonemasks_path: str | pathlib.Path | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.yolos.image_processing_yolos.YolosImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • annotations (AnnotationType veya list[AnnotationType], isteğe bağlı) — Görsellere uygulanan dolgu (padding) durumuna göre dönüştürülecek etiketler.
  • return_segmentation_masks (bool, isteğe bağlı, varsayılan self.return_segmentation_masks) — Segmentasyon maskelerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir.
  • masks_path (str veya pathlib.Path, isteğe bağlı) — Segmentasyon maskelerini içeren dizinin yolu.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • format (str, kwargs, opsiyonel, varsayılan AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Etiketlerin veri biçimi. “coco_detection” veya “coco_panoptic” değerlerinden biri.
  • do_convert_annotations (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — YOLOS modelinin beklediği formata dönüştürülüp dönüştürülmeyeceğini kontrol eder. Sınır kutularını (center_x, center_y, width, height) formatına ve [0, 1] aralığına dönüştürür. preprocess metodundaki do_convert_annotations parametresiyle geçersiz kılınabilir.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

YolosImageProcessorPil

sınıf transformers.YolosImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.yolos.image_processing_pil_yolos.YolosImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'shortest_edge' -- 800, 'longest_edge': 1333}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 2) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.485, 0.456, 0.406]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.229, 0.224, 0.225]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • format (str, kwargs, opsiyonel, varsayılan AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Etiketlerin veri biçimi. “coco_detection” veya “coco_panoptic” değerlerinden biri.
  • do_convert_annotations (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — YOLOS modelinin beklediği formata dönüştürülüp dönüştürülmeyeceğini kontrol eder. Sınır kutularını (center_x, center_y, width, height) formatına ve [0, 1] aralığına dönüştürür. preprocess metodundaki do_convert_annotations parametresiyle geçersiz kılınabilir.

YolosImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = Nonereturn_segmentation_masks: bool | None = Nonemasks_path: str | pathlib.Path | None = None**kwargs: *<class 'transformers.models.yolos.image_processing_pil_yolos.YolosImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • annotations (AnnotationType veya list[AnnotationType], isteğe bağlı) — Görsellere uygulanan dolgu (padding) durumuna göre dönüştürülecek etiketler.
  • return_segmentation_masks (bool, isteğe bağlı, varsayılan self.return_segmentation_masks) — Segmentasyon maskelerinin döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir.
  • masks_path (str veya pathlib.Path, isteğe bağlı) — Segmentasyon maskelerini içeren dizinin yolu.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • format (str, kwargs, opsiyonel, varsayılan AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Etiketlerin veri biçimi. “coco_detection” veya “coco_panoptic” değerlerinden biri.
  • do_convert_annotations (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — YOLOS modelinin beklediği formata dönüştürülüp dönüştürülmeyeceğini kontrol eder. Sınır kutularını (center_x, center_y, width, height) formatına ve [0, 1] aralığına dönüştürür. preprocess metodundaki do_convert_annotations parametresiyle geçersiz kılınabilir.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

pad

< >

( image: ndarraypadded_size: tupleannotation: dict[str, typing.Any] | None = Noneupdate_bboxes: bool = Truefill: int = 0 )

post_process_object_detection

< >

( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = None ) → list[Dict]

Parametreler

  • outputs (YolosObjectDetectionOutput) — Modelin ham çıktıları.
  • threshold (float, isteğe bağlı) — Nesne algılama tahminlerini korumak için skor eşiği.
  • target_sizes (torch.Tensor veya list[tuple[int, int]], isteğe bağlı) — Her bir görüntünün hedef boyutunu (height, width) içeren (batch_size, 2) biçiminde bir tensör veya (tuple[int, int]) demetlerinin listesi. Ayarlanmazsa, tahminler yeniden boyutlandırılmaz.

Dönüş değeri

list[Dict]

Bir sözlükler listesi; her sözlük, modelin tahminine göre bir batch içindeki bir görüntü için puanları, etiketleri ve kutuları içerir.

YolosForObjectDetection'ün ham çıktısını (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y) biçiminde nihai sınırlayıcı kutulara dönüştürür. Yalnızca PyTorch desteklenir.

YolosModel

sınıf transformers.YolosModel

< >

( config: YolosConfigadd_pooling_layer: bool = True )

Parametreler

  • config (YolosConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.
  • add_pooling_layer (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Bir havuzlama katmanı eklenip eklenmeyeceği

Üzerinde herhangi bir özel head olmadan ham hidden-states üreten çıplak Yolos Model.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithPooling or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri YolosImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için YolosImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntü işleme için YolosImageProcessor kullanır).

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPooling veya tuple(torch.Tensor)

A BaseModelOutputWithPooling veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (YolosConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

YolosModel forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  • pooler_output (torch.Tensor, şekli (batch_size, hidden_size)) — Sıranın ilk token'ının (sınıflandırma token'ı) son katman gizli durumu, yardımcı ön eğitim görevi için kullanılan katmanlar üzerinden ek işlemden geçirildikten sonraki hali. Örneğin BERT ailesi modelleri için, bu, sınıflandırma token'ının doğrusal bir katman ve tanh aktivasyon fonksiyonu üzerinden işlenmesinden sonra döndürülen değerdir. Doğrusal katman ağırlıkları, ön eğitim sırasında bir sonraki cümle tahmini (sınıflandırma) hedefinden eğitilir.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

YolosForObjectDetection

sınıf transformers.YolosForObjectDetection

< >

( config: YolosConfig )

Parametreler

  • config (YolosConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

COCO algılama gibi görevler için üstünde nesne algılama başlıkları bulunan, ViT kodlayıcıdan oluşan YOLOS Modeli.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: Tensorlabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → YolosObjectDetectionOutput or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri YolosImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için YolosImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için YolosImageProcessor kullanır).
  • labels (list[Dict] of len (batch_size,), optional) — İki taraflı eşleştirme kaybını hesaplamak için etiketler. Her sözlük en azından aşağıdaki 2 anahtarı içeren bir sözlük listesi: ‘class_labels’ ve ‘boxes’ (sırasıyla batch içindeki bir görüntünün sınıf etiketleri ve sınırlayıcı kutuları). Sınıf etiketlerinin kendisi, uzunluğu (number of bounding boxes in the image,) olan bir torch.LongTensor ve kutuların ise şekli (number of bounding boxes in the image, 4) olan bir torch.Tensor olmalıdır.

Dönüş değeri

YolosObjectDetectionOutput veya tuple(torch.Tensor)

YolosObjectDetectionOutput veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (YolosConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

YolosForObjectDetection forward metodu, __call__ özel metodunu geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Sınıf tahmini için negatif log-olabilirlik (çapraz entropi) ile sınırlayıcı kutu kaybının doğrusal bir kombinasyonu olarak toplam kayıp. İkincisi, L1 kaybı ve genelleştirilmiş ölçekten bağımsız IoU kaybının doğrusal bir kombinasyonu olarak tanımlanır.

  • loss_dict (Dict, isteğe bağlı) — Bireysel kayıpları içeren bir sözlük. Kayıt tutma için faydalıdır.

  • logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Tüm sorgular için sınıflandırma logitleri (no-object dahil).

  • pred_boxes (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_queries, 4)) — Tüm sorgular için normalize edilmiş kutu koordinatları, (center_x, center_y, width, height) olarak temsil edilir. Bu değerler, [0, 1] aralığında normalize edilir ve parti içindeki her bir görüntünün boyutuna göre (olası dolguları göz ardı ederek) göreli olarak hesaplanır. Normalize edilmemiş sınırlayıcı kutuları almak için ~YolosImageProcessor.post_process kullanabilirsiniz.

  • auxiliary_outputs (list[Dict], isteğe bağlı) — İsteğe bağlı, yalnızca yardımcı kayıplar etkinleştirildiğinde (yani config.auxiliary_loss True olarak ayarlandığında) ve etiketler sağlandığında döndürülür. Her kodlayıcı katmanı için yukarıdaki iki anahtarı (logits ve pred_boxes) içeren sözlüklerden oluşan bir listedir.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, sequence_length, hidden_size), isteğe bağlı) — Modelin decoder'ının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  • hidden_states (tuple[torch.Tensor], isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren, (batch_size, sequence_length, hidden_size) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple[torch.Tensor], isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnekler:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("hustvl/yolos-tiny")
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("hustvl/yolos-tiny")

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

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> target_sizes = torch.tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.9, target_sizes=target_sizes)[
...     0
... ]

>>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...     print(
...         f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
...         f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
...     )
Detected remote with confidence 0.991 at location [46.48, 72.78, 178.98, 119.3]
Detected remote with confidence 0.908 at location [336.48, 79.27, 368.23, 192.36]
Detected cat with confidence 0.934 at location [337.18, 18.06, 638.14, 373.09]
Detected cat with confidence 0.979 at location [10.93, 53.74, 313.41, 470.67]
Detected remote with confidence 0.974 at location [41.63, 72.23, 178.09, 119.99]
Update on GitHub

←ViTPose ZoeDepth→