Hugging Face's logo

Transformers documentation

TIPSv2 DPT

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

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2026-04-13 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2026-07-06.

TIPSv2 DPT

FlashAttention SDPA

Ikhtisar

TIPSv2 dengan kepala transformer prediksi padat (DPT), lihat dokumentasi TIPSv2 untuk informasi lebih lanjut.

tipsv2 architecture overview

Model ini disumbangkan oleh guarin. Kode aslinya dapat ditemukan di sini.

Anda dapat menemukan semua checkpoint DPT TIPSv2 asli di bawah koleksi TIPSv2.

Lihat TIPSv2 untuk backbone visi dan bahasa TIPSv2 serta klasifikasi gambar zero shot.

Pipeline
Prediksi padat
Estimasi kedalaman
Estimasi normal
Segmentasi semantik
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(task="depth-estimation", model="google/tipsv2-b14-dpt", device_map="auto")
out = pipe("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
out["depth"]  # PIL Image normalized to [min, max] of predicted_depth

# Visualization
import matplotlib.pyplot as plt
from transformers.image_utils import load_image

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")

figure, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(image)
axes[1].imshow(out["depth"])
axes[1].set_title("Depth")
for axis in axes:
    axis.axis("off")
plt.show()
tipsv2 depth estimation pipeline 
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(task="image-segmentation", model="google/tipsv2-b14-dpt", device_map="auto")
out = pipe("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
out[0]["label"] # string class label
out[0]["mask"]  # PIL Image with binary mask set to class id

# Visualization
import matplotlib.pyplot as plt
from transformers.image_utils import load_image

image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")

figure, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(10, 5))
axes[0].imshow(image)
axes[1].imshow(out[0]["mask"], cmap="gray")
axes[1].set_title(out[0]["label"])
for axis in axes:
    axis.axis("off")
plt.show()
tipsv2 image segmentation pipeline

Catatan

TipsDptConfig

kelas transformers.Tipsv2DptConfig

< >

( 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 = Noneneck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] | None = Nonefusion_hidden_size: int = 256reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] | None = Nonereadout_activation: str = 'gelu_pytorch_tanh'num_depth_bins: int = 256min_depth: float = 0.001max_depth: float = 10.0depth_decoder_activation: str = 'relu'semantic_loss_ignore_index: int = 255 )

Parameter

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Konfigurasi dari model backbone.
  • neck_hidden_sizes (list[int], opsional, default [96, 192, 384, 768]) — Ukuran tersembunyi untuk memproyeksikan peta fitur dari backbone.
  • fusion_hidden_size (int, opsional, defaultnya 256) — Jumlah channel sebelum fusi.
  • reassemble_factors (list[float], opsional, default [4, 2, 1, 0.5]) — Faktor up/downsampling dari lapisan reassemble.
  • readout_activation (str, opsional, default "gelu_pytorch_tanh") — Aktivasi yang diterapkan setelah lapisan proyeksi readout.
  • num_depth_bins (int, opsional, default 256) — Jumlah depth bin yang digunakan oleh head estimasi kedalaman.
  • min_depth (float, opsional, default 0.001) — Nilai kedalaman minimum (meter) untuk perhitungan bin kedalaman.
  • max_depth (float, opsional, default 10.0) — Nilai kedalaman maksimum (meter) untuk perhitungan bin kedalaman.
  • depth_decoder_activation (str, opsional, default "relu") — Aktivasi yang diterapkan setelah lapisan proyeksi depth decoder.
  • semantic_loss_ignore_index (int, opsional, default 255) — Indeks label yang diabaikan dalam loss cross-entropy untuk segmentasi semantik.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari Tipsv2 DptModel. Kelas ini digunakan untuk menginstansiasi model Tipsv2 Dpt sesuai dengan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Menginstansiasi konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari google/tipsv2-b14-dpt

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> from transformers import Tipsv2DptConfig, Tipsv2DptForDensePrediction

>>> configuration = Tipsv2DptConfig()
>>> model = Tipsv2DptForDensePrediction(configuration)
>>> configuration = model.config

Tipsv2DptImageProcessor

kelas transformers.Tipsv2DptImageProcessor

< >

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

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengkonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 448, 'width': 448}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat melakukan resize, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default False) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang. Mengembalikan tensor bertumpuk jika diatur ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • Returns tensor bertumpuk jika disetel ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor. —

Membangun image processor Tipsv2DptImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, opsional): Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada observasi empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opsional): Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

praproses

< >

( 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

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • image_like_kwargs (dict[str, Any], opsional) — Flag pengembang untuk input tambahan yang mirip gambar yang juga akan dipreprocess. Gunakan ini hanya jika melewati input sebagai kwarg tidak berhasil. Misalnya, preprocess(images, masks=masks) adalah opsi yang lebih disukai, tetapi menyebabkan masalah prioritas argumen untuk beberapa model. Dalam kasus tersebut, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) dapat digunakan sebagai gantinya.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

Praproses sebuah gambar atau kumpulan gambar.

post_process_depth_estimation

< >

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

Parameter

  • outputs (DepthEstimatorOutput atau Tipsv2DptDensePredictorOutput) — Output mentah dari model.
  • target_sizes (TensorType atau list[tuple[int, int]], opsional) — Tensor dengan bentuk (batch_size, 2) atau daftar tuple (tuple[int, int]) yang berisi ukuran target (tinggi, lebar) dari setiap gambar dalam batch. Jika dibiarkan None, prediksi tidak akan di-resize.

Mengembalikan

list[dict[str, torch.Tensor]]

Daftar kamus tensor yang mewakili prediksi kedalaman yang diproses.

Mengonversi output dari Tipsv2DptForDepthEstimation atau Tipsv2DptForDensePrediction menjadi prediksi kedalaman akhir.

post_process_normal_estimation

< >

( outputstarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = None )

Parameter

  • outputs (Tipsv2DptNormalEstimatorOutput atau Tipsv2DptDensePredictorOutput) — Output mentah dari model.
  • target_sizes (TensorType atau list[tuple[int, int]], opsional) — Tensor dengan bentuk (batch_size, 2) atau daftar tuple (tuple[int, int]) yang berisi ukuran target (tinggi, lebar) dari setiap gambar dalam batch. Jika dibiarkan None, prediksi tidak akan di-resize.

Mengonversi output dari Tipsv2DptForNormalEstimation atau Tipsv2DptForDensePrediction menjadi peta normal permukaan yang dinormalisasi L2.

post_process_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Parameter

  • outputs (SemanticSegmenterOutput atau Tipsv2DptDensePredictorOutput) — Output mentah dari model.
  • target_sizes [(TensorType atau list[tuple[int, int]], opsional) — Tensor dengan bentuk (batch_size, 2) atau daftar tuple (tuple[int, int]) yang berisi ukuran target (tinggi, lebar) dari setiap gambar dalam batch. Jika dibiarkan None, prediksi tidak akan di-resize.
  • return_segmentation_scores (bool, opsional, default False) — Apakah akan mengembalikan skor segmentasi bersama peta segmentasi. Ketika True, setiap elemen dari daftar yang dikembalikan adalah SemanticSegmentationPostProcessorOutput dengan field segmentation (ID kelas, bentuk (height, width)) dan segmentation_scores (bentuk (num_classes, height, width)).

Mengembalikan

list[torch.Tensor] atau list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Ketika return_segmentation_scores=False (default), sebuah daftar dengan panjang batch_size di mana setiap item adalah peta segmentasi dengan bentuk (height, width) berisi ID kelas. Ketika return_segmentation_scores=True, sebuah daftar SemanticSegmentationPostProcessorOutput dengan field segmentation (ID kelas, bentuk (height, width)) dan segmentation_scores (bentuk (num_classes, height, width)). Dalam kedua kasus, (height, width) sesuai dengan ukuran target (jika target_sizes ditentukan).

Mengonversi output dari Tipsv2DptForSemanticSegmentation atau Tipsv2DptForDensePrediction menjadi peta segmentasi semantik.

Tipsv2DptForDensePrediction

kelas transformers.Tipsv2DptForDensePrediction

< >

( config: Tipsv2DptConfig )

Parameter

  • config (Tipsv2DptConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

TIPSv2-DPT Model dengan tiga kepala independen untuk estimasi kedalaman, estimasi normal permukaan, dan segmentasi semantik — menjalankan satu forward pass backbone bersama.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensor**kwargs: Unpack ) → Tipsv2DptDensePredictorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

Mengembalikan

Tipsv2DptDensePredictorOutput atau tuple(torch.FloatTensor)

A Tipsv2DptDensePredictorOutput atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Tipsv2DptConfig) dan input.

Metode forward dari Tipsv2DptForDensePrediction menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • predicted_depth (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, height, width), opsional) — Kedalaman yang diprediksi untuk setiap piksel.

  • normals (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, 3, height, width)) — Prediksi peta normal mentah (tidak dinormalisasi).

  • segmentation_logits (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, config.num_labels, height, width)) — Skor klasifikasi untuk setiap piksel.

    Logits yang dikembalikan tidak selalu memiliki ukuran yang sama dengan `pixel_values` yang diberikan sebagai input. Hal ini dilakukan untuk menghindari dua kali interpolasi dan kehilangan kualitas ketika pengguna perlu mengubah ukuran logits ke ukuran gambar asli sebagai pascapemrosesan. Anda harus selalu memeriksa bentuk logits dan mengubah ukurannya sesuai kebutuhan.

  • hidden_states (tuple[torch.FloatTensor, ...], opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple[torch.FloatTensor, ...], opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> import torch
>>> from transformers import Tipsv2DptForDensePrediction, AutoImageProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14-dpt"
>>> model = Tipsv2DptForDensePrediction.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> # outputs.predicted_depth: (batch_size, height, width) tensor with predicted depth in meters
>>> # outputs.normals: (batch_size, 3, height, width) tensor with normals in XYZ format (unnormalized)
>>> # outputs.segmentation_logits: (batch_size, config.num_labels, height, width) tensor with segmentation logits
>>> depth_results = image_processor.post_process_depth_estimation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])
>>> normal_results = image_processor.post_process_normal_estimation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])
>>> segmentation_results = image_processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])

>>> predicted_depth = depth_results[0]["predicted_depth"]  # (height, width) tensor with predicted depth in meters
>>> normals = normal_results[0]["normals"]  # (3, height, width) tensor with normals in XYZ format (L2-normalized)
>>> segmentation = segmentation_results[0]  # (height, width) tensor with class ids

Tipsv2DptForDepthEstimation

kelas transformers.Tipsv2DptForDepthEstimation

< >

( config: Tipsv2DptConfig )

Parameter

  • config (Tipsv2DptConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model TIPSv2-DPT dengan kepala estimasi kedalaman monokular.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensorlabels: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None**kwargs: Unpack ) → DepthEstimatorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • pixel_values (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Tipsv2DptImageProcessor. Lihat Tipsv2DptImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan Tipsv2DptImageProcessor untuk memproses gambar).
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, height, width), opsional) — Peta estimasi kedalaman ground truth untuk menghitung loss.

Mengembalikan

DepthEstimatorOutput atau tuple(torch.FloatTensor)

Sebuah DepthEstimatorOutput atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Tipsv2DptConfig) dan input.

Metode forward dari Tipsv2DptForDepthEstimation menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).

  • predicted_depth (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, height, width)) — Kedalaman yang diprediksi untuk setiap piksel.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_channels, height, width).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForDepthEstimation, AutoImageProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14-dpt"
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> results = image_processor.post_process_depth_estimation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])
>>> predicted_depth = results[0]["predicted_depth"]  # (height, width) tensor with predicted depth in meters

Tipsv2DptForNormalEstimation

kelas transformers.Tipsv2DptForNormalEstimation

< >

( config: Tipsv2DptConfig )

Parameter

  • config (Tipsv2DptConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model TIPSv2-DPT dengan kepala estimasi normal permukaan.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensorlabels: typing.Optional[torch.FloatTensor] = None**kwargs: Unpack ) → Tipsv2DptNormalEstimatorOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • pixel_values (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Tipsv2DptImageProcessor. Lihat Tipsv2DptImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan Tipsv2DptImageProcessor untuk memproses gambar).
  • labels (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, sequence_length), opsional) — Label untuk menghitung kerugian pemodelan bahasa tersembunyi (masked language modeling). Indeks harus berada dalam [0, ..., config.vocab_size] atau -100 (lihat docstring input_ids). Token dengan indeks yang disetel ke -100 akan diabaikan (ditutupi), dan kerugian hanya dihitung untuk token dengan label dalam [0, ..., config.vocab_size].

Mengembalikan

Tipsv2DptNormalEstimatorOutput atau tuple(torch.FloatTensor)

Sebuah Tipsv2DptNormalEstimatorOutput atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Tipsv2DptConfig) dan input.

Metode forward dari Tipsv2DptForNormalEstimation menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan ketika labels disediakan) — Loss estimasi normal.
  • normals (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_labels, height, width)) — Prediksi peta normal mentah yang dihasilkan oleh model (belum dinormalisasi).
  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan ketika output_hidden_states=True dilewatkan atau ketika config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output embeddings + satu untuk output setiap tahap) dengan bentuk (batch_size, sequence_length, hidden_size). Hidden-states dari model pada output setiap layer ditambah output embedding awal.
  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan ketika output_attentions=True dilewatkan atau ketika config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu per lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length). Bobot perhatian setelah softmax perhatian.

Contoh:

>>> import torch
>>> from transformers import Tipsv2DptForNormalEstimation, AutoImageProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14-dpt"
>>> model = Tipsv2DptForNormalEstimation.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> results = image_processor.post_process_normal_estimation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])
>>> normals = results[0]["normals"]  # (3, height, width) tensor with normals in XYZ format (L2-normalized)

Tipsv2DptForSemanticSegmentation

kelas transformers.Tipsv2DptForSemanticSegmentation

< >

( config: Tipsv2DptConfig )

Parameter

  • config (Tipsv2DptConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

TIPSv2-DPT Model dengan kepala segmentasi semantik.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

forward

< >

( pixel_values: FloatTensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: Unpack ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.FloatTensor)

Parameter

  • pixel_values (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan Tipsv2DptImageProcessor. Lihat Tipsv2DptImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan Tipsv2DptImageProcessor untuk memproses gambar).
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, height, width), opsional) — Peta segmentasi semantik ground truth untuk menghitung loss. Indeks harus berada dalam [0, ..., config.num_labels - 1]. Jika config.num_labels > 1, loss klasifikasi dihitung (Cross-Entropy).

Mengembalikan

SemanticSegmenterOutput atau tuple(torch.FloatTensor)

A SemanticSegmenterOutput atau tuple dari torch.FloatTensor (jika return_dict=False dilewatkan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (Tipsv2DptConfig) dan input.

Metode forward dari Tipsv2DptForSemanticSegmentation menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.FloatTensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).

  • logits (torch.FloatTensor dengan bentuk (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Skor klasifikasi untuk setiap piksel.

    Logits yang dikembalikan tidak selalu memiliki ukuran yang sama dengan pixel_values yang diberikan sebagai input. Hal ini dilakukan untuk menghindari dua kali interpolasi dan kehilangan kualitas ketika pengguna perlu mengubah ukuran logits menjadi ukuran gambar asli sebagai pascapemrosesan. Anda harus selalu memeriksa bentuk logits Anda dan mengubah ukurannya sesuai kebutuhan.

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, patch_size, hidden_size).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.FloatTensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> import torch
>>> from transformers import AutoModelForSemanticSegmentation, AutoImageProcessor
>>> from transformers.image_utils import load_image

>>> model_id = "google/tipsv2-b14-dpt"
>>> model = AutoModelForSemanticSegmentation.from_pretrained(model_id, device_map="auto")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_id)

>>> image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/transformers/model_doc/room.jpg")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

>>> results = image_processor.post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes=[(image.height, image.width)])
>>> segmentation_map = results[0]  # (height, width) tensor with class ids
Update on GitHub

←TIPSv2 TrOCR→