O método forward do Deimv2Model substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do decodificador do modelo.

• intermediate_hidden_states (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).

• intermediate_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — Logits intermediários empilhados (logits de cada camada do decoder).

• intermediate_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Pontos de referência intermediários empilhados (pontos de referência de cada camada do decodificador).

• intermediate_predicted_corners (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Cantos intermediários previstos empilhados (cantos previstos de cada camada do decoder).

• initial_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais usados para a primeira camada do decodificador.

• decoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + uma para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

• decoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

• cross_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + uma para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

• encoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com formato (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

• init_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados para o decodificador do Transformer.

• enc_topk_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Pontuações das caixas delimitadoras previstas, nas quais as caixas delimitadoras com as config.two_stage_num_proposals maiores pontuações são selecionadas como propostas de região na etapa do codificador. Saída da classificação binária de caixas delimitadoras (ou seja, primeiro plano e segundo plano).

• enc_topk_bboxes (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, 4)) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na etapa do codificador.

• enc_outputs_class (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Pontuações das caixas delimitadoras previstas, em que as config.two_stage_num_proposals caixas delimitadoras com as maiores pontuações são selecionadas como propostas de região na primeira etapa. Saída da classificação binária de caixas delimitadoras (ou seja, primeiro plano e segundo plano).

• enc_outputs_coord_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das bounding boxes previstas na primeira etapa.

• denoising_meta_values (dict, opcional) — Dicionário extra para os valores relacionados ao denoising.

>>> from transformers import AutoImageProcessor, Deimv2Model
>>> 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/Deimv2_r50vd")
>>> model = Deimv2Model.from_pretrained("PekingU/Deimv2_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]

O método forward de Deimv2ForObjectDetection substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• loss (torch.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels são fornecidas)) — Perda total como uma combinação linear de uma negação da log-verossimilhança (entropia cruzada) para a previsão de classe e uma perda de caixa delimitadora. Esta última é definida como uma combinação linear da perda L1 e da perda de IoU generalizada e invariante à escala.

• loss_dict (Dict, opcional) — Um dicionário contendo as perdas individuais. Útil para registro de logs.

• logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits de classificação (incluindo no-object) para todas as queries.

• pred_boxes (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Coordenadas normalizadas das caixas para todas as queries, representadas como (center_x, center_y, width, height). Esses valores são normalizados em [0, 1], relativos ao tamanho de cada imagem individual no batch (ignorando possível padding). Você pode usar ~Deimv2ImageProcessor.post_process_object_detection para recuperar as caixas delimitadoras não normalizadas (absolutas).

• auxiliary_outputs (list[Dict], opcional) — Opcional, retornado apenas quando as perdas auxiliares são ativadas (ou seja, config.auxiliary_loss está definido como True) e os rótulos são fornecidos. É uma lista de dicionários contendo as duas chaves acima (logits e pred_boxes) para cada camada do decodificador.

• last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do decodificador do modelo.

• intermediate_hidden_states (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).

• intermediate_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — Logits intermediários empilhados (logits de cada camada do decoder).

• intermediate_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Pontos de referência intermediários empilhados (pontos de referência de cada camada do decodificador).

• intermediate_predicted_corners (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Cantos intermediários previstos empilhados (cantos previstos de cada camada do decoder).

• initial_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais empilhados (pontos de referência iniciais de cada camada do decoder).

• decoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + uma para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do decodificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

• decoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

• cross_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

• encoder_last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do codificador do modelo.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + uma para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do codificador na saída de cada camada, além das saídas do embedding inicial.

• encoder_attentions (tuple[torch.FloatTensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para cada camada) com formato (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção do codificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de autoatenção.

• init_reference_points (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados para o decodificador do Transformer.

• enc_topk_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das bounding boxes previstas no encoder.

• enc_topk_bboxes (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das bounding boxes previstas no encoder.

• enc_outputs_class (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Pontuações das caixas delimitadoras previstas, em que as config.two_stage_num_proposals caixas delimitadoras com as maiores pontuações são selecionadas como propostas de região na primeira etapa. Saída da classificação binária de caixas delimitadoras (ou seja, primeiro plano e segundo plano).

• enc_outputs_coord_logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das bounding boxes previstas na primeira etapa.

• denoising_meta_values (dict, opcional) — Dicionário extra para os valores relacionados ao denoising

>>> import torch
>>> from transformers.image_utils import load_image
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Deimv2ForObjectDetection

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = load_image(url)

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("harshaljanjani/DEIMv2_HGNetv2_N_COCO_Transformers")
>>> model = Deimv2ForObjectDetection.from_pretrained("harshaljanjani/DEIMv2_HGNetv2_N_COCO_Transformers")

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

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

>>> logits = outputs.logits
>>> list(logits.shape)
[1, 300, 80]

>>> boxes = outputs.pred_boxes
>>> list(boxes.shape)
[1, 300, 4]

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

>>> for score, label, box in zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"]):
...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...     print(
...         f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
...         f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
...     )