Transformers documentation
PP-LCNet
이 모델은 2026-03-13에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.
PP-LCNet
개요
PP-LCNet PP-LCNet은 실제 문서 이해 및 OCR 작업을 위해 설계된 효율적이고 경량화된 합성곱 신경망 계열입니다. 정확도, 속도, 모델 크기를 균형 있게 잡아 서버 측 및 엣지 배포 모두에 적합합니다. 다양한 문서 처리 요구 사항을 충족하기 위해 PP-LCNet은 각기 특정 작업에 최적화된 세 가지 주요 변형을 제공합니다.
모델 아키텍처
Document Image Orientation Classification Module는 주로 문서 이미지의 방향을 구별하고 후처리 과정을 통해 이를 교정하도록 설계되었습니다. 문서 스캔이나 신분증 사진 촬영과 같은 과정에서 더 선명한 이미지를 얻기 위해 기기가 회전될 수 있으며, 이로 인해 다양한 방향을 가진 이미지가 생성됩니다. 표준 OCR 파이프라인은 이러한 이미지를 효과적으로 처리하지 못할 수 있습니다. 이미지 분류 기법을 활용하면 텍스트 영역이 포함된 문서나 신분증의 방향을 사전에 결정하고 조정할 수 있으며, 이를 통해 OCR 처리의 정확도를 높일 수 있습니다.
Table Classification Module은 컴퓨터 비전 시스템의 핵심 구성 요소로, 입력된 표 이미지를 분류하는 역할을 담당합니다. 이 모듈의 성능은 전체 표 인식 과정의 정확도와 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. Table Classification Module은 일반적으로 표 이미지를 입력으로 받아, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징과 내용(예: 유선 표와 무선 표)에 따라 미리 정의된 범주로 분류합니다. Table Classification Module의 분류 결과는 표 인식 파이프라인에서 출력으로 활용됩니다.
텍스트 라인 방향 분류 모듈은 주로 텍스트 라인의 방향을 구분하고 후처리 과정을 통해 이를 보정합니다. 문서 스캔이나 면허증/자격증 촬영과 같은 프로세스에서 더 선명한 이미지를 확보하기 위해 촬영 장치를 회전시킬 수 있으며, 이로 인해 다양한 방향의 텍스트 라인이 생성됩니다. 표준 OCR 파이프라인은 이러한 데이터를 효과적으로 처리하지 못합니다. 이미지 분류 기술을 활용하면 텍스트 라인의 방향을 사전에 결정하고 조정할 수 있어 OCR 처리의 정확도를 높일 수 있습니다.
사용
단일 입력 추론
아래 예시에서는 Pipeline 또는 AutoModel을 사용하여 PP-LCNet으로 이미지를 분류하는 방법을 보여줍니다.
import requests
from PIL import Image
from transformers import pipeline
model_path = "PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_safetensors"
image_classifier = pipeline("image-classification", model=model_path, function_to_apply="none", device_map="auto")
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_img_rot180_demo.jpg", stream=True).raw)
result = image_classifier(image)
print(result)import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
model_path = "PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_safetensors"
model = AutoModelForImageClassification.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_img_rot180_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
predicted_label = outputs.logits.argmax(-1).item()
print(model.config.id2label[predicted_label])배치 추론
PP-LCNet을 사용하여 Pipeline 또는 AutoModel로 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다:
import requests
from PIL import Image
from transformers import pipeline
model_path = "PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_safetensors"
image_classifier = pipeline("image-classification", model=model_path, function_to_apply="none", device_map="auto")
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_img_rot180_demo.jpg", stream=True).raw)
result = image_classifier([image, image])
print(result)import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
model_path = "PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_safetensors"
model = AutoModelForImageClassification.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_img_rot180_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
predicted_labels = outputs.logits.argmax(-1)
for label_id in predicted_labels:
label_id_scalar = label_id.item()
label = model.config.id2label[label_id_scalar]
print(label)PPLCNetForImageClassification
class transformers.PPLCNetForImageClassification
< source >( config: PPLCNetConfig )
매개변수
- config (PPLCNetConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
Pp Lcnet 모델은 ImageNet과 같은 작업에 사용되는 이미지 분류 헤드가 위에 연결된 형태입니다.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size), 선택 사항) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 PPLCNetImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PPLCNetImageProcessor.call()를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 PPLCNetImageProcessor를 사용합니다).
반환값
BaseModelOutputWithNoAttention 또는 tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithNoAttention 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(PPLCNetConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
PPLCNetForImageClassification의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
last_hidden_state (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, height, width)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) —torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은(batch_size, num_channels, height, width)입니다.각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
예:
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoModelForImageClassification, AutoImageProcessor
>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_table_cls_safetensors"
>>> model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(model_path)
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_img_rot180_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> outputs = model(**inputs)
>>> predicted_label = outputs.last_hidden_state.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
wireless_tablePPLCNetConfig
클래스 transformers.PPLCNetConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 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 = Nonescale: float | int = 1.0block_configs: list | None = Nonestem_channels: int = 16stem_stride: int = 2reduction: int = 4class_expand: int = 1280divisor: int = 8hidden_act: str = 'hardswish'_out_features: list[str] | None = None_out_indices: list[int] | None = Nonehidden_dropout_prob: float | int = 0.2 )
매개변수
- scale (
float, 선택 사항, 기본값 1.0) — 모델의 채널 차원을 조정하는 스케일링 계수로, 전체 아키텍처를 변경하지 않으면서 모델 크기와 계산 비용을 조절하는 데 사용됩니다 (예: 0.25, 0.5, 1.0, 1.5). - block_configs (
list[list[tuple]], 선택 사항, 기본값None) — 각 스테이지의 각 블록에 대한 설정입니다. 각 튜플에는 다음이 포함됩니다: (kernel_size, in_channels, out_channels, stride, use_squeeze_excitation).None인 경우, 기본 PP-LCNet 설정을 사용합니다. - stem_channels (
int, 선택 사항, 기본값 16) — stem layer의 출력 채널 수입니다. - stem_stride (
int, 선택 사항, 기본값 2) — stem convolution layer의 stride입니다. - reduction (
int, 선택 사항, 기본값 4) — squeeze-and-excitation(SE) 블록에서 feature channel 차원의 축소 계수입니다. feature의 표현력을 유지하면서 모델의 매개변수 수와 계산 복잡도를 줄이는 데 사용됩니다. - class_expand (
int, 선택 사항, 기본값 1280) — 최종 분류 레이어 전에 모델의 특징 표현 능력을 강화하기 위해 분류 헤드 확장 레이어에 사용되는 은닉 유닛의 수입니다. - divisor (
int, 선택 사항, 기본값 8) — 다양한 모델 파라미터(예: 채널 차원, 커널 크기)가 이 값의 배수가 되도록 보장하는 데 사용되는 나눗셈 값입니다. 이를 통해 모델 구현과 리소스 활용의 효율성을 높일 수 있습니다. - hidden_act (
str, 선택 사항, 기본값hardswish) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어,"gelu","relu","silu"등이 있습니다. - hidden_dropout_prob (
Union[float, int], 선택 사항, 기본값0.2) — 임베딩, 인코더, 풀러의 모든 완전 연결 계층에 적용되는 dropout 확률입니다.
이것은 Pp LcnetModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Lcnet 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 PaddlePaddle/PP-LCNet_x1_0_doc_ori_safetensors와 유사한 설정이 생성됩니다.
Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.
PPLCNetBackbone
클래스 transformers.PPLCNetBackbone
< source >( config: PPLCNetConfig )
매개변수
- config (PPLCNetConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.
특징 추출을 위한 PPLCNet 백본 모델.
이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.
이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BackboneOutput or tuple(torch.Tensor)
매개변수
- pixel_values (
torch.Tensor, shape(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 PPLCNetImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 PPLCNetImageProcessor.call()를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 PPLCNetImageProcessor를 사용합니다).
반환값
BackboneOutput 또는 tuple(torch.Tensor)
BackboneOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(PPLCNetConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.
PPLCNetBackbone의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.
이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신
Module인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.
feature_maps (
tuple(torch.Tensor), shape(batch_size, num_channels, height, width)) — 각 단계의 feature map입니다.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_hidden_states=True가 전달되었거나config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — 임베딩의 출력 하나와 각 레이어의 출력 하나씩을 포함하는torch.Tensor의 튜플로, 백본에 따라 shape가(batch_size, sequence_length, hidden_size)또는(batch_size, num_channels, height, width)입니다.각 단계의 출력에서 모델의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 포함합니다.
attentions (
tuple(torch.Tensor), 선택 사항,output_attentions=True가 전달되었거나config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된torch.Tensor의 튜플로, 모양은(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다. 백본이 attention을 사용하는 경우에만 적용됩니다.self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.
예:
>>> from transformers import PPLCNetConfig, PPLCNetBackbone
>>> import torch
>>> config = PPLCNetConfig()
>>> model = PPLCNetBackbone(config)
>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 224, 224)
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(pixel_values)
>>> feature_maps = outputs.feature_maps
>>> list(feature_maps[-1].shape)PPLCNetImageProcessor
class transformers.PPLCNetImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
매개변수
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다. - do_resize (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값{'height' -- 256, 'width': 256}): 모델에 전달되는 최대 입력 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항, 기본값True) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부입니다. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값224) —center_crop을 적용한 후의 출력 이미지 크기입니다. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다.PILImageResamplingenum 중 하나를 사용할 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부. - rescale_factor (
float, kwargs, 선택 사항, 기본값0.00392156862745098) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값[0.406, 0.456, 0.485]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, 기본값[0.225, 0.224, 0.229]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택, 기본값True) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항, 기본값256) — 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. - Returns
'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. —
PPLCNetImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.
disable_grouping (bool, kwargs, 선택):
이미지를 크기로 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부.
None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (int, kwargs, 선택):
입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수.
하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
매개변수
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 사이인 이미지를 전달하는 경우do_rescale=False로 설정하세요. - image_like_kwargs (
dict[str, Any], 선택) — 추가 이미지 유사 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자용 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않는 경우에만 사용하세요. 예를 들어,preprocess(images, masks=masks)가 권장되는 옵션이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})를 사용할 수 있습니다. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다. - do_resize (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 리사이즈할지 여부. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다. - default_to_square (
bool, kwargs, 선택 사항) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) —center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 이미지를 리사이즈할 경우 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는PILImageResamplingenum 중 하나일 수 있습니다.do_resize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_rescale (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) —do_rescale이True로 설정된 경우 이미지를 리스케일하기 위한 리스케일 팩터입니다. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차.do_normalize가True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할{"height": int, "width" int}크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다.pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다.do_pad=True.일 때만 적용됩니다. - do_center_crop (
bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) —ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:"channels_first"또는ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지."channels_last"또는ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지."none"또는ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) —'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. - disable_grouping (
bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. - image_seq_length (
int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
반환값
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — call 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리(‘pixel_values’ 등). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 선택 사항) — 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type를 지정할 수 있습니다.
이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.