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Este modelo foi publicado no HF papers em 2023-04-17 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2024-06-22.

RT-DETR

Visão geral

O modelo RT-DETR foi proposto em DETRs Beat YOLOs on Real-time Object Detection por Wenyu Lv, Yian Zhao, Shangliang Xu, Jinman Wei, Guanzhong Wang, Cheng Cui, Yuning Du, Qingqing Dang, Yi Liu.

RT-DETR é um modelo de detecção de objetos que significa “Real-Time DEtection Transformer”. Este modelo foi projetado para executar tarefas de detecção de objetos com foco em alcançar desempenho em tempo real, mantendo alta precisão. Aproveitando a arquitetura transformer, que ganhou grande popularidade em diversas áreas do deep learning, o RT-DETR processa imagens para identificar e localizar múltiplos objetos nelas.

O resumo do artigo é o seguinte:

Recentemente, detectores baseados em transformers de ponta a ponta (DETRs) alcançaram desempenho notável. No entanto, o problema do alto custo computacional dos DETRs não foi efetivamente resolvido, o que limita sua aplicação prática e impede que aproveitem plenamente os benefícios da ausência de pós-processamento, como a supressão de máximos não máximos (NMS). Neste artigo, primeiro analisamos a influência da NMS em detectores de objetos em tempo real modernos na velocidade de inferência e estabelecemos um benchmark de velocidade de ponta a ponta. Para evitar o atraso de inferência causado pela NMS, propomos o Real-Time DEtection TRansformer (RT-DETR), o primeiro detector de objetos em tempo real de ponta a ponta, até onde temos conhecimento. Especificamente, projetamos um codificador híbrido eficiente para processar recursos multiescala de forma eficiente, desacoplando a interação intraescala e a fusão entre escalas, e propomos a seleção de consultas consciente de IoU para melhorar a inicialização das consultas de objetos. Além disso, nosso detector proposto permite o ajuste flexível da velocidade de inferência usando diferentes camadas do decodificador, sem a necessidade de re-treinamento, o que facilita a aplicação prática de detectores de objetos em tempo real. Nosso RT-DETR-L alcança 53,0% de AP no COCO val2017 e 114 FPS em GPU T4, enquanto o RT-DETR-X alcança 54,8% de AP e 74 FPS, superando todos os detectores YOLO da mesma escala tanto em velocidade quanto em precisão. Além disso, nosso RT-DETR-R50 alcança 53,1% de AP e 108 FPS, superando o DINO-Deformable-DETR-R50 em 2,2% de AP em precisão e em aproximadamente 21 vezes em FPS.

RT-DETR performance relative to YOLO models. Taken from the original paper.

A versão do modelo foi contribuída por rafaelpadilla e sangbumchoi. O código original pode ser encontrado aqui.

Dicas de uso

Inicialmente, uma imagem é processada usando uma rede neural convolucional pré-treinada, especificamente uma variante Resnet-D, conforme referenciado no código original. Esta rede extrai recursos das três camadas finais da arquitetura. Em seguida, um codificador híbrido é utilizado para converter os recursos multiescala em um array sequencial de recursos de imagem. Depois, um decodificador, equipado com cabeças de previsão auxiliares, é usado para refinar as consultas de objeto. Esse processo facilita a geração direta de caixas delimitadoras, eliminando a necessidade de qualquer pós-processamento adicional para obter os logits e as coordenadas das caixas delimitadoras. O modelo deve ser usado em imagens redimensionadas para o tamanho 640x640 com o ImageProcessor correspondente. Redimensionar para outros tamanhos geralmente degradará o desempenho.

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import RTDetrForObjectDetection, RTDetrImageProcessor


url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

image_processor = RTDetrImageProcessor.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd")
model = RTDetrForObjectDetection.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd", device_map="auto")

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

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

results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([(image.height, image.width)]), threshold=0.3)

for result in results:
    for score, label_id, box in 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"{model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
sofa: 0.97 [0.14, 0.38, 640.13, 476.21]
cat: 0.96 [343.38, 24.28, 640.14, 371.5]
cat: 0.96 [13.23, 54.18, 318.98, 472.22]
remote: 0.95 [40.11, 73.44, 175.96, 118.48]
remote: 0.92 [333.73, 76.58, 369.97, 186.99]

Recursos

Uma lista de recursos oficiais da Hugging Face e da comunidade (indicados por 🌎) para ajudar você a começar com o RT-DETR.

Object Detection

Veja também: Guia da tarefa de detecção de objetos.
Notebooks sobre inferência e ajuste fino do RT-DETR em um conjunto de dados personalizado podem ser encontrados aqui. 🌎

RTDetrConfig

classe transformers.RTDetrConfig

< 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-05backbone_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 = 1.0d_model: int = 256num_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 = 100label_noise_ratio: float = 0.5box_noise_scale: float = 1.0learn_initial_query: bool = Falseanchor_image_size: int | list[int] | None = Nonedisable_custom_kernels: bool = Truewith_box_refine: bool = Truematcher_alpha: float = 0.25matcher_gamma: float = 2.0matcher_class_cost: float = 2.0matcher_bbox_cost: float = 5.0matcher_giou_cost: float = 2.0use_focal_loss: bool = Trueauxiliary_loss: bool = Truefocal_loss_alpha: float = 0.75focal_loss_gamma: float = 2.0weight_loss_vfl: float = 1.0weight_loss_bbox: float = 5.0weight_loss_giou: float = 2.0eos_coefficient: float = 0.0001 )

Parâmetros

is_encoder_decoder (bool, opcional, padrão True) — Indica se o modelo é usado como encoder/decoder ou não.
initializer_range (float, opcional, padrão 0.01) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
initializer_bias_prior_prob (float, opcional) — A probabilidade a priori usada pelo inicializador de viés para inicializar os vieses de enc_score_head e class_embed. Se None, prior_prob é calculado como prior_prob = 1 / (num_labels + 1) durante a inicialização dos pesos do modelo.
layer_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.
batch_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-05) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de lote.
backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — A configuração do modelo backbone.
freeze_backbone_batch_norms (bool, opcional, padrão True) — Se as camadas de normalização de lote no backbone devem ser congeladas.
encoder_hidden_dim (int, opcional, padrão 256) — Dimensão das representações ocultas.
encoder_in_channels (list, opcional, padrão [512, 1024, 2048]) — Entrada de recursos em múltiplos níveis para o codificador.
feat_strides (list[int], opcional, padrão [8, 16, 32]) — Passos usados em cada mapa de características.
encoder_layers (int, opcional, padrão 1) — Número de camadas ocultas no codificador do Transformer. Usará o mesmo valor de num_layers se não for definido.
encoder_ffn_dim (int, opcional, padrão 1024) — Dimensão da camada “intermediária” (frequentemente chamada de feed-forward) no encoder.
encoder_attention_heads (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no codificador do Transformer.
dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A proporção para todas as camadas de dropout.
activation_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as ativações dentro da camada totalmente conectada.
encode_proj_layers (list[int], opcional, padrão [2]) — Índices das camadas projetadas a serem usadas no codificador.
positional_encoding_temperature (int, opcional, padrão 10000) — O parâmetro de temperatura usado para criar as codificações posicionais.
encoder_activation_function (str, opcional, padrão "gelu") — A função de ativação não linear (função ou string) no encoder e no pooler. Se for string, "gelu", "relu", "silu" e "gelu_new" são suportadas.
activation_function (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
eval_size (tuple[int, int], opcional) — Altura e largura usadas para calcular a altura e a largura efetivas dos embeddings de posição, considerando o stride.
normalize_before (bool, opcional, padrão False) — Determina se a normalização de camada deve ser aplicada na camada do codificador do transformer antes dos módulos de autoatenção e de rede feed-forward.
hidden_expansion (float, opcional, padrão 1.0) — Razão de expansão para aumentar o tamanho da dimensão de RepVGGBlock e CSPRepLayer.
d_model (int, opcional, padrão 256) — Tamanho das camadas do codificador e da camada pooler.
num_queries (int, opcional, padrão 300) — Número de consultas de objeto.
decoder_in_channels (list, opcional, padrão [256, 256, 256]) — Dimensão dos recursos em múltiplos níveis para o decodificador
decoder_ffn_dim (int, opcional, padrão 1024) — Dimensão da camada “intermediária” (frequentemente chamada de feed-forward) no decoder.
num_feature_levels (int, opcional, padrão 3) — O número de níveis de recursos de entrada.
decoder_n_points (int, opcional, padrão 4) — O número de chaves amostradas em cada nível de recurso para cada cabeça de atenção no decoder.
decoder_layers (int, opcional, padrão 6) — Número de camadas ocultas no decodificador do Transformer. Usará o mesmo valor de num_layers se não for definido.
decoder_attention_heads (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
decoder_activation_function (str, opcional, padrão "relu") — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Se for string, "gelu", "relu", "silu" e "gelu_new" são suportadas.
attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
num_denoising (int, opcional, padrão 100) — O número total de tarefas ou consultas de desruido a serem usadas para o desruido contrastivo.
label_noise_ratio (float, opcional, padrão 0.5) — A fração de rótulos de desruidamento à qual o ruído aleatório deve ser adicionado.
box_noise_scale (float, opcional, padrão 1.0) — Escala ou magnitude do ruído a ser adicionado às bounding boxes.
learn_initial_query (bool, opcional, padrão False) — Indica se os embeddings de consulta inicial do decodificador devem ser aprendidos durante o treinamento
anchor_image_size (tuple[int, int], opcional) — Altura e largura da imagem de entrada usada durante a avaliação para gerar as âncoras de bounding box. Se for None, a geração automática de âncoras é aplicada.
disable_custom_kernels (bool, opcional, padrão True) — Se deve desativar os kernels personalizados.
with_box_refine (bool, opcional, padrão True) — Se deve aplicar refinamento iterativo de caixas delimitadoras, em que cada camada do decodificador refina as caixas delimitadoras com base nas previsões da camada anterior.
matcher_alpha (float, opcional, padrão 0.25) — Parâmetro alpha usado pelo Hungarian Matcher.
matcher_gamma (float, opcional, padrão 2.0) — Parâmetro gamma usado pelo Hungarian Matcher.
matcher_class_cost (float, opcional, padrão 2.0) — O peso relativo da perda de classe usado pelo Hungarian Matcher.
matcher_bbox_cost (float, opcional, padrão 5.0) — O peso relativo da perda de caixa delimitadora usado pelo Hungarian Matcher.
matcher_giou_cost (float, opcional, padrão 2.0) — O peso relativo da perda giou usada pelo Hungarian Matcher.
use_focal_loss (bool, opcional, padrão True) — Parâmetro que informa se a focal loss deve ser utilizada.
auxiliary_loss (bool, opcional, padrão True) — Se as perdas de decodificação auxiliares (perdas em cada camada do decodificador) devem ser usadas.
focal_loss_alpha (float, opcional, padrão 0.75) — Parâmetro alpha usado para calcular a focal loss.
focal_loss_gamma (float, opcional, padrão 2.0) — Parâmetro gamma usado para calcular a focal loss.
weight_loss_vfl (float, opcional, padrão 1.0) — Peso relativo da perda varifocal na perda de detecção de objetos.
weight_loss_bbox (float, opcional, padrão 5.0) — Peso relativo da perda L1 da caixa delimitadora na perda de detecção de objetos.
weight_loss_giou (float, opcional, padrão 2.0) — Peso relativo da perda de IoU generalizada na perda de detecção de objetos.
eos_coefficient (float, opcional, padrão 0.0001) — Peso de classificação relativo da classe 'no-object' na perda de detecção de objetos.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um RTDetrModel. Ela é usada para instanciar um modelo Rt Detr de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do PekingU/rtdetr_r50vd

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplos:

>>> from transformers import RTDetrConfig, RTDetrModel

>>> # Initializing a RT-DETR configuration
>>> configuration = RTDetrConfig()

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

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

RTDetrResNetConfig

classe transformers.RTDetrResNetConfig

< source >

Parâmetros

num_channels (int, opcional, padrão 3) — O número de canais de entrada.
embedding_size (int, opcional, padrão 64) — Dimensão dos embeddings e dos estados ocultos.
hidden_sizes (Union[list[int], tuple[int, ...]], opcional, padrão (256, 512, 1024, 2048)) — Dimensão (tamanho oculto) em cada etapa do modelo.
depths (list[int], opcional, padrão [3, 4, 6, 3]) — Profundidade (número de camadas) para cada estágio.
layer_type (str, opcional, padrão "bottleneck") — A camada a ser utilizada, que pode ser "basic" (usada para modelos menores, como resnet-18 ou resnet-34) ou "bottleneck" (usada para modelos maiores, como resnet-50 e superiores).
hidden_act (str, opcional, padrão "relu") — A função de ativação não linear em cada bloco. Se for uma string, "gelu", "relu", "selu" e "gelu_new" são suportadas.
downsample_in_first_stage (bool, opcional, padrão False) — Se True, a primeira etapa reduz a resolução das entradas usando um stride de 2.
downsample_in_bottleneck (bool, opcional, padrão False) — Se True, a primeira conv 1x1 em ResNetBottleNeckLayer reduz a resolução das entradas usando um stride de 2.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um Rt Detr ResnetModel. Ela é usada para instanciar um modelo Rt Detr Resnet de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do microsoft/resnet-50

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import RTDetrResNetConfig, RTDetrResnetBackbone

>>> # Initializing a ResNet resnet-50 style configuration
>>> configuration = RTDetrResNetConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the resnet-50 style configuration
>>> model = RTDetrResnetBackbone(configuration)

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

RTDetrImageProcessor

classe transformers.RTDetrImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.rt_detr.image_processing_rt_detr.RTDetrImageProcessorKwargs'> )

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 640, 'width': 640}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 2) — Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.485, 0.456, 0.406]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.229, 0.224, 0.225]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
format (str, kwargs, opcional, padrão AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Formato dos dados das anotações. Um de “coco_detection” ou “coco_panoptic”.
do_convert_annotations (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Controla se as anotações devem ser convertidas para o formato esperado pelo modelo RT_DETR. Converte as bounding boxes para o formato (center_x, center_y, width, height) e no intervalo [0, 1]. Pode ser sobrescrito pelo parâmetro do_convert_annotations no método preprocess.

Constrói um processador de imagem RTDetrImageProcessor.

pré-processamento

< source >

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

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
annotations (AnnotationType ou list[AnnotationType], opcional) — Anotações a serem transformadas de acordo com o padding aplicado às imagens.
return_segmentation_masks (bool, opcional, padrão self.return_segmentation_masks) — Se deve retornar máscaras de segmentação.
masks_path (str ou pathlib.Path, opcional) — Caminho para o diretório que contém as máscaras de segmentação.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
format (str, kwargs, opcional, padrão AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Formato dos dados das anotações. Um de “coco_detection” ou “coco_panoptic”.
do_convert_annotations (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Controla se as anotações devem ser convertidas para o formato esperado pelo modelo RT_DETR. Converte as bounding boxes para o formato (center_x, center_y, width, height) e no intervalo [0, 1]. Pode ser sobrescrito pelo parâmetro do_convert_annotations no método preprocess.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

post_process_object_detection

< source >

( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = Noneuse_focal_loss: bool = True ) → list[Dict]

Parâmetros

outputs (DetrObjectDetectionOutput) — Saídas brutas do modelo.
threshold (float, opcional, padrão 0.5) — Limiar de pontuação para manter as previsões de detecção de objetos.
target_sizes (torch.Tensor ou list[tuple[int, int]], opcional) — Tensor de forma (batch_size, 2) ou lista de tuplas (tuple[int, int]) contendo o tamanho alvo (height, width) de cada imagem no lote. Se não definido, as previsões não serão redimensionadas.
use_focal_loss (bool padrão True) — Variável que informa se a focal loss foi usada para prever as saídas. Se True, uma sigmoid é aplicada para calcular as pontuações de cada detecção; caso contrário, uma função softmax é utilizada.

Retorna

list[Dict]

Uma lista de dicionários, em que cada dicionário contém as pontuações, rótulos e caixas para uma imagem do lote, conforme previsto pelo modelo.

Converte a saída bruta de DetrForObjectDetection em caixas delimitadoras finais no formato (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Suporta apenas PyTorch.

RTDetrImageProcessorPil

classe transformers.RTDetrImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.rt_detr.image_processing_pil_rt_detr.RTDetrImageProcessorKwargs'> )

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 640, 'width': 640}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 2) — Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.485, 0.456, 0.406]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.229, 0.224, 0.225]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
format (str, kwargs, opcional, padrão AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Formato dos dados das anotações. Um de “coco_detection” ou “coco_panoptic”.
do_convert_annotations (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Controla se as anotações devem ser convertidas para o formato esperado pelo modelo RT_DETR. Converte as bounding boxes para o formato (center_x, center_y, width, height) e no intervalo [0, 1]. Pode ser sobrescrito pelo parâmetro do_convert_annotations no método preprocess.

Constrói um processador de imagem RTDetrImageProcessor.

pré-processamento

< source >

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

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
annotations (AnnotationType ou list[AnnotationType], opcional) — Anotações a serem transformadas de acordo com o padding aplicado às imagens.
return_segmentation_masks (bool, opcional, padrão self.return_segmentation_masks) — Se deve retornar máscaras de segmentação.
masks_path (str ou pathlib.Path, opcional) — Caminho para o diretório que contém as máscaras de segmentação.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
format (str, kwargs, opcional, padrão AnnotationFormat.COCO_DETECTION) — Formato dos dados das anotações. Um de “coco_detection” ou “coco_panoptic”.
do_convert_annotations (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Controla se as anotações devem ser convertidas para o formato esperado pelo modelo RT_DETR. Converte as bounding boxes para o formato (center_x, center_y, width, height) e no intervalo [0, 1]. Pode ser sobrescrito pelo parâmetro do_convert_annotations no método preprocess.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

post_process_object_detection

< source >

( outputsthreshold: float = 0.5target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = Noneuse_focal_loss: bool = True ) → list[Dict]

Parâmetros

outputs (DetrObjectDetectionOutput) — Saídas brutas do modelo.
threshold (float, opcional, padrão 0.5) — Limiar de pontuação para manter as previsões de detecção de objetos.
target_sizes (torch.Tensor ou list[tuple[int, int]], opcional) — Tensor de forma (batch_size, 2) ou lista de tuplas (tuple[int, int]) contendo o tamanho alvo (height, width) de cada imagem no lote. Se não definido, as previsões não serão redimensionadas.
use_focal_loss (bool padrão True) — Variável que informa se a focal loss foi usada para prever as saídas. Se True, uma sigmoid é aplicada para calcular as pontuações de cada detecção; caso contrário, uma função softmax é utilizada.

Retorna

list[Dict]

Uma lista de dicionários, em que cada dicionário contém as pontuações, rótulos e caixas para uma imagem do lote, conforme previsto pelo modelo.

Converte a saída bruta de DetrForObjectDetection em caixas delimitadoras finais no formato (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Suporta apenas PyTorch.

RTDetrModel

classe transformers.RTDetrModel

< source >

( config: RTDetrConfig )

Parâmetros

config (RTDetrConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo RT-DETR (composto por um backbone e um encoder-decoder) que produz estados ocultos brutos, sem nenhum head no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< source >

( pixel_values: Tensorpixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneencoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneinputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: list[dict] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → RTDetrModelOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para mais detalhes (processor_class usa image_processor_class para processar as imagens).
pixel_mask (torch.LongTensor de forma (batch_size, height, width), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção em valores de pixels de preenchimento. Valores da máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para pixels reais (ou seja, não mascarados),
- 0 para pixels que são padding (ou seja, mascarados).
O que são máscaras de atenção?
encoder_outputs (torch.Tensor, opcional) — A tupla consiste em (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usado na cross-attention do decoder.
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar o mapa de recursos achatado (saída do backbone + camada de projeção), você pode escolher passar diretamente uma representação achatada de uma imagem.
labels (list[Dict] de comprimento (batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de correspondência bipartida. Lista de dicionários, em que cada dicionário contém pelo menos as seguintes 2 chaves: ‘class_labels’ e ‘boxes’ (os rótulos de classe e as caixas delimitadoras de uma imagem no lote, respectivamente). Os próprios rótulos de classe devem ser um torch.LongTensor de comprimento (number of bounding boxes in the image,) e as caixas um torch.Tensor de forma (number of bounding boxes in the image, 4).

Retorna

RTDetrModelOutput ou tuple(torch.Tensor)

Uma RTDetrModelOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (None) e das entradas.

O método forward do RTDetrModel sobrescreve 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.Tensor 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.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).
intermediate_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — Logits intermediários empilhados (logits de cada camada do decodificador).
intermediate_reference_points (torch.Tensor 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.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Cantos intermediários previstos empilhados (cantos previstos de cada camada do decodificador).
initial_reference_points (torch.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais usados para a primeira camada do decodificador.
decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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.Tensor 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.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (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.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados através do decodificador do Transformer.
enc_topk_logits (torch.Tensor 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.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4)) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na etapa do codificador.
enc_outputs_class (torch.Tensor 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, onde 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.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na primeira etapa.
denoising_meta_values (dict, opcional) — Dicionário extra para os valores relacionados ao denoising.

Exemplos:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, RTDetrModel
>>> 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/rtdetr_r50vd")
>>> model = RTDetrModel.from_pretrained("PekingU/rtdetr_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]

RTDetrForObjectDetection

classe transformers.RTDetrForObjectDetection

< source >

( config: RTDetrConfig )

Parâmetros

config (RTDetrConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo RT-DETR (composto por um backbone e um encoder-decoder) que gera bounding boxes e logits para serem decodificados em seguida em scores e classes.

forward

< source >

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para mais detalhes (processor_class usa image_processor_class para processar as imagens).
pixel_mask (torch.LongTensor de forma (batch_size, height, width), opcional) — Máscara para evitar a execução de atenção em valores de pixels de preenchimento. Valores da máscara selecionados em [0, 1]:
- 1 para pixels reais (ou seja, não mascarados),
- 0 para pixels que são padding (ou seja, mascarados).
O que são máscaras de atenção?
encoder_outputs (torch.Tensor, opcional) — A tupla consiste em (last_hidden_state, opcional: hidden_states, opcional: attentions) last_hidden_state de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) é uma sequência de hidden-states na saída da última camada do encoder. Usado na cross-attention do decoder.
inputs_embeds (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Opcionalmente, em vez de passar o mapa de recursos achatado (saída do backbone + camada de projeção), você pode escolher passar diretamente uma representação achatada de uma imagem.
labels (list[Dict] de comprimento (batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de correspondência bipartida. Lista de dicionários, em que cada dicionário contém pelo menos as seguintes 2 chaves: ‘class_labels’ e ‘boxes’ (os rótulos de classe e as caixas delimitadoras de uma imagem no lote, respectivamente). Os próprios rótulos de classe devem ser um torch.LongTensor de comprimento (number of bounding boxes in the image,) e as caixas um torch.Tensor de forma (number of bounding boxes in the image, 4).

Retorna

RTDetrObjectDetectionOutput ou tuple(torch.Tensor)

Uma RTDetrObjectDetectionOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False), contendo vários elementos dependendo da configuração (None) e das entradas.

O método forward de RTDetrForObjectDetection sobrescreve 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.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels são fornecidas)) — Perda total como uma combinação linear de uma log-verossimilhança negativa (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.Tensor de forma (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits de classificação (incluindo no-object) para todas as queries.
pred_boxes (torch.Tensor 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 qualquer padding possível). Você pode usar 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.Tensor 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.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).
intermediate_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — Logits intermediários empilhados (logits de cada camada do decodificador).
intermediate_reference_points (torch.Tensor 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.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Cantos intermediários previstos empilhados (cantos previstos de cada camada do decodificador).
initial_reference_points (torch.Tensor 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.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com 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.Tensor 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.Tensor], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um 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.Tensor], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (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.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados através do decodificador do Transformer.
enc_topk_logits (torch.Tensor 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 caixas delimitadoras previstas no codificador.
enc_topk_bboxes (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas no codificador.
enc_outputs_class (torch.Tensor 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, onde 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.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na primeira etapa.
denoising_meta_values (dict, opcional) — Dicionário extra para os valores relacionados ao denoising

Exemplos:

>>> from transformers import RTDetrImageProcessor, RTDetrForObjectDetection
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch

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

>>> image_processor = RTDetrImageProcessor.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd")
>>> model = RTDetrForObjectDetection.from_pretrained("PekingU/rtdetr_r50vd")

>>> # 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)[
...     0
... ]

>>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["boxes"]):
...     box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...     print(
...         f"Detected {model.config.id2label[label.item()]} with confidence "
...         f"{round(score.item(), 3)} at location {box}"
...     )
Detected sofa with confidence 0.97 at location [0.14, 0.38, 640.13, 476.21]
Detected cat with confidence 0.96 at location [343.38, 24.28, 640.14, 371.5]
Detected cat with confidence 0.958 at location [13.23, 54.18, 318.98, 472.22]
Detected remote with confidence 0.951 at location [40.11, 73.44, 175.96, 118.48]
Detected remote with confidence 0.924 at location [333.73, 76.58, 369.97, 186.99]

RTDetrResNetBackbone

classe transformers.RTDetrResNetBackbone

< source >

( config: RTDetrResNetConfig )

Parâmetros

config (RTDetrResNetConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Backbone ResNet, para ser usado com frameworks como RTDETR.

forward

< source >

( pixel_values: Tensoroutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BackboneOutput or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando image_processor_class. Consulte image_processor_class.__call__ para mais detalhes (processor_class usa image_processor_class para processar as imagens).
output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

BackboneOutput ou tuple(torch.Tensor)

Um BackboneOutput ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (RTDetrResNetConfig) e das entradas.

O método forward de RTDetrResNetBackbone sobrescreve 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.

feature_maps (tuple(torch.Tensor) de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Mapas de características dos estágios.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size) ou (batch_size, num_channels, height, width), dependendo do backbone.

Estados ocultos do modelo na saída de cada estágio, além das saídas do embedding inicial.
attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length). Aplicável apenas se o backbone usar atenção.

Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

Exemplos:

>>> from transformers import RTDetrResNetConfig, RTDetrResNetBackbone
>>> import torch
precation import deprecate_kwarg
precation import deprecate_kwarg
precation import deprecate_kwarg
utils.deprecation import deprecate_kwarg
utils.deprecation import deprecate_kwarg

>>> config = RTDetrResNetConfig()
>>> model = RTDetrResNetBackbone(config)

>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 224, 224)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(pixel_values)

>>> feature_maps = outputs.feature_maps
>>> list(feature_maps[-1].shape)
[1, 2048, 7, 7]

Update on GitHub

←RF-DETR RT-DETRv2→