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PP-DocLayoutV3

Transformers

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이 모델은 2026-01-29에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

PP-DocLayoutV3

개요

PP-DocLayoutV3는 종합적인 레이아웃 분석을 위해 설계된 통합적이고 고효율적인 모델입니다. 기울어짐, 곡선, 불리한 조명과 같은 복잡한 물리적 왜곡의 문제를 해결하기 위해 인스턴스 분할과 읽기 순서 예측을 단일 엔드투엔드 프레임워크에 통합했습니다.

모델 아키텍처

PP-DocLayoutV3은 전통적인 검출 기반 접근 방식에서 RT-DETR 프레임워크를 기반으로 구축된 견고한 인스턴스 분할 아키텍처로 진화했습니다. 단순한 바운딩 박스 대신, 마스크 기반 검출 헤드를 사용하여 레이아웃 요소에 대해 픽셀 단위로 정확한 세그먼트를 예측합니다.

전작과 달리 PP-DocLayoutV3는 분리된 단계를 제거하고, Transformer decoder 레이어 내에 Global Pointer Mechanism을 직접 내장합니다. 이를 통해 모델은 단일 forward pass에서 분류 라벨, 정밀한 마스크, 논리적 읽기 순서를 동시에 출력할 수 있으며, 복잡한 문서 레이아웃에서 파싱 정밀도를 높이는 동시에 지연 시간을 크게 줄입니다.

사용

단일 입력 추론

아래 예제는 Pipeline 또는 AutoModel을 사용하여 PP-DocLayoutV3로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

Pipeline

AutoModel

배치 추론

PP-DocLayoutV3는 배치 추론도 지원합니다. Pipeline 또는 AutoModel을 사용하여 PP-DocLayoutV3로 배치 추론을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

Pipeline

AutoModel

PPDocLayoutV3ForObjectDetection

클래스 transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection

< source >

( config: PPDocLayoutV3Config )

매개변수

config (PPDocLayoutV3Config) — 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-DocLayoutV3 모델(백본과 인코더-디코더로 구성됨)은 읽기 순서에 따라 정렬된 바운딩 박스와 로짓을 출력하며, 이는 점수와 클래스로 추가 디코딩됩니다.

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: FloatTensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.FloatTensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput or tuple(torch.FloatTensor)

매개변수

pixel_values (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 image_processor_class를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 image_processor_class.__call__를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 image_processor_class를 사용합니다).
pixel_mask (torch.LongTensor 다음 형식의 (batch_size, height, width), 선택 사항) — 패딩 픽셀 값에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 실제 픽셀(즉, 마스크되지 않은 픽셀)은 1, 패딩 픽셀(즉, 마스크된 픽셀)은 0. attention 마스크란 무엇일까요? [0, 1]:
- 실제 픽셀(즉, 마스크가 적용되지 않은 픽셀)에 대해 1
- 패딩(즉, 마스크 처리된) 픽셀은 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
encoder_outputs (torch.FloatTensor, 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)의 Tuple last_hidden_state의 shape은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)이며, 선택 사항)은 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
labels (list[Dict] of len (batch_size,), optional) — 이분 매칭 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨. 각 딕셔너리는 최소한 ‘class_labels’와 ‘boxes’라는 두 개의 키를 포함해야 합니다(각각 배치 내 이미지의 클래스 라벨과 바운딩 박스). 클래스 라벨 자체는 torch.LongTensor이며 길이는 (number of bounding boxes in the image,)이고, boxes는 torch.FloatTensor이며 shape이 (number of bounding boxes in the image, 4)여야 합니다.

반환값

PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput 또는 torch.FloatTensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(None)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

PPDocLayoutV3ForObjectDetection의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — 모든 query에 대한 분류 logits(no-object 포함).
pred_boxes (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, 4)) — 모든 쿼리에 대한 정규화된 박스 좌표로, (center_x, center_y, width, height)로 표현됩니다. 이 값들은 배치 내 각 개별 이미지의 크기에 대해 [0, 1] 범위로 정규화되어 있습니다(가능한 패딩은 무시). post_process_object_detection()을 사용하여 정규화되지 않은(절대) 바운딩 박스를 가져올 수 있습니다.
order_logits (tuple of torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_queries, num_queries)) — 디코더의 최종 레이어에서 생성된 순서 로지트입니다.
out_masks (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, height, width)) — decoder의 최종 레이어 마스크입니다.
last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, hidden_size)) — 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
intermediate_hidden_states (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — 스택된 중간 hidden states(decoder의 각 레이어 출력).
intermediate_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — 스택된 중간 logits(decoder의 각 레이어의 logits).
intermediate_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — 쌓인 중간 reference points(decoder의 각 레이어의 reference points).
intermediate_predicted_corners (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — 스택된 중간 예측 코너(decoder의 각 레이어에서 예측된 코너).
initial_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — 스택된 초기 참조 점(decoder의 각 레이어의 초기 참조 점).
decoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
decoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
cross_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
encoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], 선택, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
encoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.
init_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, 4)) — Transformer decoder를 통해 전달되는 초기 reference points.
enc_topk_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 인코더에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits입니다.
enc_topk_bboxes (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, 4), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 인코더에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits입니다.
enc_outputs_class (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 첫 번째 단계에서 점수가 가장 높은 config.two_stage_num_proposals개의 바운딩 박스가 영역 제안으로 선택되는 예측 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, foreground와 background)의 출력입니다.
enc_outputs_coord_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, 4), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 1단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits입니다.
denoising_meta_values (dict, 선택) — 디노이징 관련 값에 대한 추가 사전

예:

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

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)

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

>>> # forward pass
>>> outputs = model(**inputs)

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

>>> # print outputs
>>> for result in results:
...     for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
...         score, label = score.item(), label_id.item()
...         box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...         print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [334.95, 184.78, 897.25, 654.83]
Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.28, 683.92, 869.16, 798.35]
Order 3: text: 0.99 [335.75, 842.82, 892.13, 1454.32]
Order 4: text: 0.99 [920.18, 185.28, 1476.38, 464.49]
Order 5: text: 0.98 [920.47, 483.68, 1480.63, 765.72]
Order 6: text: 0.98 [920.62, 846.8, 1482.09, 1220.67]
Order 7: text: 0.97 [920.92, 1239.41, 1469.55, 1378.02]
Order 8: footnote: 0.86 [335.03, 1614.68, 1483.33, 1731.73]
Order 9: footnote: 0.83 [334.64, 1756.74, 1471.78, 1845.69]
Order 10: text: 0.81 [336.8, 1910.52, 661.64, 1939.92]
Order 11: footnote: 0.96 [336.24, 2114.42, 1450.14, 2172.12]
Order 12: number: 0.88 [106.0, 2257.5, 135.84, 2282.18]
Order 13: footer: 0.93 [338.4, 2255.52, 986.15, 2284.37]

PPDocLayoutV3Model

class transformers.PPDocLayoutV3Model

< source >

( config: PPDocLayoutV3Config )

매개변수

config (PPDocLayoutV3Config) — 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.

backbone과 encoder-decoder로 구성된 PP-DocLayoutV3 Model은 상단에 head가 없이 raw hidden states를 출력합니다.

forward

< source >

매개변수

pixel_values (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 image_processor_class를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 image_processor_class.__call__를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 image_processor_class를 사용합니다).
pixel_mask (torch.LongTensor 다음 형식의 (batch_size, height, width), 선택 사항) — 패딩 픽셀 값에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. [0, 1]에서 선택된 마스크 값: 실제 픽셀(즉, 마스크되지 않은 픽셀)은 1, 패딩 픽셀(즉, 마스크된 픽셀)은 0. attention 마스크란 무엇일까요? [0, 1]:
- 실제 픽셀(즉, 마스크가 적용되지 않은 픽셀)에 대해 1
- 패딩(즉, 마스크 처리된) 픽셀은 0
어텐션 마스크란 무엇인가요?
encoder_outputs (torch.FloatTensor, 선택 사항) — (last_hidden_state, 선택 사항: hidden_states, 선택 사항: attentions)의 Tuple last_hidden_state의 shape은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)이며, 선택 사항)은 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.
labels (list[Dict] of len (batch_size,), optional) — 이분 매칭 손실을 계산하는 데 사용되는 라벨. 각 딕셔너리는 최소한 ‘class_labels’와 ‘boxes’라는 두 개의 키를 포함해야 합니다(각각 배치 내 이미지의 클래스 라벨과 바운딩 박스). 클래스 라벨 자체는 torch.LongTensor이며 길이는 (number of bounding boxes in the image,)이고, boxes는 torch.FloatTensor이며 shape이 (number of bounding boxes in the image, 4)여야 합니다.

반환값

PPDocLayoutV3ModelOutput 또는 tuple(torch.FloatTensor)

PPDocLayoutV3ModelOutput 또는 torch.FloatTensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(None)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

PPDocLayoutV3Model의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, hidden_size)) — 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
intermediate_hidden_states (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — 스택된 중간 hidden states(decoder의 각 레이어 출력).
intermediate_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — 스택된 중간 logits(decoder의 각 레이어의 logits).
intermediate_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — 쌓인 중간 reference points(decoder의 각 레이어의 reference points).
intermediate_predicted_corners (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — 스택된 중간 예측 코너(decoder의 각 레이어에서 예측된 코너).
initial_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, 4)) — 첫 번째 decoder layer에 사용되는 초기 reference points.
decoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
decoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 형태는 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
cross_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, hidden_size), 선택 사항) — 모델 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
encoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], 선택, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.FloatTensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 (batch_size, sequence_length, hidden_size)입니다.

각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
encoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.FloatTensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다.

self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 인코더 attention 가중치입니다.
init_reference_points (torch.FloatTensor, shape (batch_size, num_queries, 4)) — Transformer decoder를 통해 전달되는 초기 reference points.
enc_topk_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — 인코더 단계에서 점수가 가장 높은 config.two_stage_num_proposals개의 바운딩 박스가 리전 제안으로 선택되는 예측 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, 포그라운드와 백그라운드)의 출력입니다.
enc_topk_bboxes (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, 4)) — 인코더 단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits입니다.
enc_outputs_class (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, config.num_labels), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 첫 번째 단계에서 점수가 가장 높은 config.two_stage_num_proposals개의 바운딩 박스가 영역 제안으로 선택되는 예측 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, foreground와 background)의 출력입니다.
enc_outputs_coord_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, sequence_length, 4), 선택, config.with_box_refine=True이고 config.two_stage=True일 때 반환됨) — 1단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits입니다.
denoising_meta_values (dict, 선택 사항) — denoising 관련 값에 대한 추가 사전입니다.
out_order_logits (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, config.num_queries)) — 스택된 order logits(디코더 각 레이어의 order logits).
out_masks (torch.FloatTensor, shape (batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, 200, 200)) — 스택된 마스크(디코더의 각 레이어별 마스크).

예:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model
>>> 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("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")

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

>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]

PPDocLayoutV3Config

class transformers.PPDocLayoutV3Config

< 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 = 0id2label: 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 = Noneis_encoder_decoder: bool = Trueinitializer_range: float = 0.01initializer_bias_prior_prob: float | None = Nonelayer_norm_eps: float = 1e-05batch_norm_eps: float = 1e-05tie_word_embeddings: bool = Truebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonefreeze_backbone_batch_norms: bool = Trueencoder_hidden_dim: int = 256encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024, 2048)feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 32)encoder_layers: int = 1encoder_ffn_dim: int = 1024encoder_attention_heads: int = 8dropout: float | int = 0.0activation_dropout: float | int = 0.0encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] = (2,)positional_encoding_temperature: int = 10000encoder_activation_function: str = 'gelu'activation_function: str = 'silu'eval_size: int | None = Nonenormalize_before: bool = Falsehidden_expansion: float = 1.0mask_feature_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64)x4_feat_dim: int = 128d_model: int = 256num_prototypes: int = 32label_noise_ratio: float = 0.4box_noise_scale: float = 0.4mask_enhanced: bool = Truenum_queries: int = 300decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 256, 256)decoder_ffn_dim: int = 1024num_feature_levels: int = 3decoder_n_points: int = 4decoder_layers: int = 6decoder_attention_heads: int = 8decoder_activation_function: str = 'relu'attention_dropout: float | int = 0.0num_denoising: int = 100learn_initial_query: bool = Falseanchor_image_size: int | None = Nonedisable_custom_kernels: bool = Trueglobal_pointer_head_size: int = 64gp_dropout_value: float | int = 0.1 )

매개변수

is_encoder_decoder (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 모델이 인코더/디코더로 사용되는지 여부를 나타냅니다.
initializer_range (float, 선택 사항, 기본값 0.01) — 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.
initializer_bias_prior_prob (float, 선택 사항) — enc_score_head와 class_embed의 bias를 초기화하는 데 사용되는 bias initializer의 사전 확률입니다. None인 경우, 모델 가중치를 초기화할 때 prior_prob을 prior_prob = 1 / (num_labels + 1)로 계산합니다.
layer_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
batch_norm_eps (float, 선택 사항, 기본값 1e-05) — batch normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.
tie_word_embeddings (bool, 선택, 기본값 True) — 모델의 tied_weights_keys 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.
backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — backbone 모델의 설정입니다.
freeze_backbone_batch_norms (bool, 선택 사항, 기본값 True) — backbone의 batch normalization 레이어를 고정할지 여부입니다.
encoder_hidden_dim (int, 선택 사항, 기본값 256) — 숨겨진 표현의 차원입니다.
encoder_in_channels (list, 선택 사항, 기본값 [512, 1024, 2048]) — 인코더에 입력되는 다중 레벨 특징.
feat_strides (list[int], 선택 사항, 기본값 [8, 16, 32]) — 각 feature map에서 사용되는 strides입니다.
encoder_layers (int, 선택 사항, 기본값 1) — Transformer 인코더의 숨겨진 레이어 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
encoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 1024) — 인코더의 “중간” 레이어(일반적으로 feed-forward 레이어라고 함)의 차원입니다.
encoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 8) — Transformer 인코더의 각 어텐션 레이어에 사용할 어텐션 헤드 수입니다.
dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 모든 dropout 레이어에 적용할 비율입니다.
activation_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — 완전 연결 레이어 내부 활성화에 적용할 dropout 비율입니다.
encode_proj_layers (list[int], 선택 사항, 기본값 [2]) — 인코더에서 사용할 투영된 레이어의 인덱스입니다.
positional_encoding_temperature (int, 선택 사항, 기본값 10000) — 위치 인코딩을 생성할 때 사용되는 temperature 파라미터입니다.
encoder_activation_function (str, 선택 사항, 기본값 "gelu") — 인코더와 풀러에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 문자열인 경우 "gelu", "relu", "silu", "gelu_new"를 지원합니다.
activation_function (str, 선택 사항, 기본값 silu) — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
eval_size (tuple[int, int], 선택 사항) — stride를 고려한 후 position embeddings의 유효한 높이와 너비를 계산하는 데 사용되는 높이와 너비입니다.
normalize_before (bool, 선택 사항, 기본값 False) — transformer encoder layer에서 self-attention 및 feed-forward 모듈을 적용하기 전에 layer normalization을 적용할지 여부를 결정합니다.
hidden_expansion (float, 선택 사항, 기본값 1.0) — RepVGGBlock과 CSPRepLayer의 차원 크기를 확장하는 비율입니다.
mask_feature_channels (list[int], 선택 사항, 기본값 [64, 64]) — 마스크 강화에 사용되는 멀티레벨 피처의 채널 수입니다.
x4_feat_dim (int, 선택 사항, 기본값 128) — x4 feature map의 차원입니다.
d_model (int, 선택 사항, 기본값 256) — 하이브리드 인코더를 제외한 레이어의 차원입니다.
num_prototypes (int, 선택 사항, 기본값 32) — exclude mask query head 레이어의 차원입니다.
label_noise_ratio (float, 선택 사항, 기본값 0.4) — 랜덤 노이즈를 추가할 디노이징 레이블의 비율입니다.
box_noise_scale (float, 선택 사항, 기본값 0.4) — 바운딩 박스에 추가할 노이즈의 스케일 또는 크기입니다.
mask_enhanced (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 강화된 masked attention을 사용할지 여부입니다.
num_queries (int, 선택 사항, 기본값 300) — 객체 쿼리의 수입니다.
decoder_in_channels (list, 선택 사항, 기본값 [256, 256, 256]) — 디코더의 다중 레벨 특징 차원
decoder_ffn_dim (int, 선택 사항, 기본값 1024) — decoder의 “intermediate”(feed-forward라고도 함) 레이어의 차원.
num_feature_levels (int, 선택 사항, 기본값 3) — 입력 특징 레벨의 수입니다.
decoder_n_points (int, 선택 사항, 기본값 4) — 디코더의 각 어텐션 헤드에서 각 피처 레벨당 샘플링되는 키의 수입니다.
decoder_layers (int, 선택 사항, 기본값 6) — Transformer decoder의 hidden layer 수입니다. 설정하지 않으면 num_layers와 동일한 값을 사용합니다.
decoder_attention_heads (int, 선택 사항, 기본값 8) — Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head 수입니다.
decoder_activation_function (str, 선택 사항, 기본값 "relu") — 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 문자열인 경우 "gelu", "relu", "silu", "gelu_new"를 지원합니다.
attention_dropout (Union[float, int], 선택 사항, 기본값 0.0) — Attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.
num_denoising (int, 선택 사항, 기본값 100) — 대조적 노이즈 제거에 사용할 전체 노이즈 제거 작업 또는 쿼리의 수입니다.
learn_initial_query (bool, 선택 사항, 기본값 False) — 학습 중에 디코더의 초기 쿼리 임베딩을 학습할지 여부를 나타냅니다
anchor_image_size (tuple[int, int], 선택) — 평가 시 바운딩 박스 앵커를 생성하는 데 사용되는 입력 이미지의 높이와 너비입니다. None인 경우, 앵커가 자동으로 생성됩니다.
disable_custom_kernels (bool, 선택 사항, 기본값 True) — 커스텀 커널을 비활성화할지 여부입니다.
global_pointer_head_size (int, 선택 사항, 기본값 64) — 글로벌 포인터 헤드의 크기입니다.
gp_dropout_value (float, 선택 사항, 기본값 0.1) — 글로벌 포인터 헤드에서 사용되는 dropout 확률입니다.

PPDocLayoutV3Model의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Doclayout V3 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

예:

>>> from transformers import PPDocLayoutV3Config, PPDocLayoutV3ForObjectDetection

>>> # Initializing a PP-DocLayoutV3 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV3Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV3ForObjectDetection(configuration)

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

PPDocLayoutV3ImageProcessor

클래스 transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor

< 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, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 800, 'width': 800}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.
default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부입니다.
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, 기본값 3) — 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
do_normalize (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 정규화할지 여부.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [0, 0, 0]) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize이 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택, 기본값 [1, 1, 1]) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 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" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
- "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
- "none" 또는 ChannelDimension.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 사항, 기본값 256) — 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 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. —

PPDocLayoutV3ImageProcessor 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 경우 do_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 대신 preprocess(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. 이는 PILImageResampling enum 중 하나일 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
do_rescale (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부입니다.
rescale_factor (float, kwargs, optional) — do_rescale이 True로 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_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 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" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
- "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
- "none" 또는 ChannelDimension.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.

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