Hugging Face's logo

Transformers documentation

Derinlik Her Şeyi Prompt

You are viewing main version, which requires installation from source. If you'd like regular pip install, checkout the latest stable version (v5.22.2).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Bu model, 2024-12-18 tarihinde HF papers'ta yayımlandı ve 2025-03-21 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunuldu.

Derinlik Her Şeyi Prompt

Genel Bakış

Prompt Depth Anything modeli, Haotong Lin, Sida Peng, Jingxiao Chen, Songyou Peng, Jiaming Sun, Minghuan Liu, Hujun Bao, Jiashi Feng, Xiaowei Zhou ve Bingyi Kang tarafından Prompting Depth Anything for 4K Resolution Accurate Metric Depth Estimation makalesinde tanıtılmıştır.

Makalenin özeti aşağıdaki gibidir:

Prompts, dil ve görme temelli modellerinin belirli görevler için potansiyelini ortaya çıkarmada kritik bir rol oynar. Derinlik temelli modellerde prompting yaklaşımını ilk kez biz tanıttık ve metrik derinlik tahmini için Prompt Depth Anything adını verdiğimiz yeni bir paradigma oluşturduk. Özellikle, düşük maliyetli bir LiDAR'ı prompt olarak kullanarak Depth Anything modelini doğru metrik derinlik çıktısı üretmesi için yönlendiriyoruz ve 4K çözünürlüğe kadar ulaşabiliyoruz. Yaklaşımımız, derinlik çözücü içinde LiDAR'ı birden fazla ölçekte birleştiren, özlü bir prompt füzyon tasarımının etrafında şekilleniyor. Hem LiDAR derinliği hem de hassas GT derinliği içeren sınırlı veri setlerinin yarattığı eğitim zorluklarını ele almak için, sentetik veri LiDAR simülasyonu ve gerçek veri sahte GT derinliği üretimini içeren ölçeklenebilir bir veri hattı öneriyoruz. Yaklaşımımız, ARKitScenes ve ScanNet++ veri setlerinde yeni state-of-the-art sonuçlar elde ediyor ve 3D yeniden inşası ile genel amaçlı robotik kavrama gibi aşağı akış uygulamalarına fayda sağlıyor.

drawing Prompt Depth Anything overview. Taken from the original paper.

Kullanım örneği

Transformers kütüphanesi, modeli yalnızca birkaç satır kodla kullanmanıza olanak tanır:

import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation


url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/image.jpg?raw=true"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")
model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf", device_map="auto")

prompt_depth_url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/arkit_depth.png?raw=true"
prompt_depth = Image.open(requests.get(prompt_depth_url, stream=True).raw)
# the prompt depth can be None, and the model will output a monocular relative depth.

# prepare image for the model
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt", prompt_depth=prompt_depth).to(model.device)

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

# interpolate to original size
post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
    outputs,
    target_sizes=[(image.height, image.width)],
)

# visualize the prediction
predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
depth = predicted_depth * 1000
depth = depth.detach().cpu().numpy()
depth = Image.fromarray(depth.astype("uint16")) # mm

Kaynaklar

Prompt Depth Anything ile başlamanıza yardımcı olmak için resmi Hugging Face ve topluluk (🌎 ile belirtilen) kaynaklarının listesi.

Buraya bir kaynak eklemek isterseniz, lütfen bir Pull Request açmaktan çekinmeyin; inceleyeceğiz! Kaynağın, mevcut bir kaynağı tekrarlamak yerine ideal olarak yeni bir şeyi göstermesi beklenir.

PromptDepthAnythingConfig

sınıf transformers.PromptDepthAnythingConfig

< >

( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonepatch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14initializer_range: float = 0.02reassemble_hidden_size: int = 384reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] = (4, 2, 1, 0.5)neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (48, 96, 192, 384)fusion_hidden_size: int = 64head_in_index: int = -1head_hidden_size: int = 32depth_estimation_type: str = 'relative'max_depth: int | None = 1 )

Parametreler

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], isteğe bağlı) — Backbone modelinin yapılandırması.
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan 14) — Her yamanın boyutu (çözünürlüğü).
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • reassemble_hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 384) — Yeniden birleştirme katmanlarının giriş kanal sayısı.
  • reassemble_factors (list[int], isteğe bağlı, varsayılan [4, 2, 1, 0.5]) — Yeniden birleştirme katmanlarının yukarı/aşağı örneklemeye alma çarpanları.
  • neck_hidden_sizes (list[str], isteğe bağlı, varsayılan [48, 96, 192, 384]) — Omurga (backbone) özellik haritaları için projeksiyon yapılacak gizli katman boyutları.
  • fusion_hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 64) — Füzyondan önceki kanal sayısı.
  • head_in_index (int, isteğe bağlı, varsayılan -1) — Derinlik tahmini başlığında kullanılacak özelliklerin indeksi.
  • head_hidden_size (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Derinlik tahmini başlığının ikinci konvolüsyonundaki çıktı kanalı sayısı.
  • depth_estimation_type (str, isteğe bağlı, varsayılan "relative") — Kullanılacak derinlik tahmini türü. ["relative", "metric"] değerlerinden biri olabilir.
  • max_depth (float, isteğe bağlı) — “metric” derinlik tahmini başlığı için kullanılacak maksimum derinlik. İç mekan modelleri için 20, dış mekan modelleri için 80 kullanılmalıdır. “relative” derinlik tahmininde bu değer yok sayılır.

Bu, bir Prompt Depth AnythingModel yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Prompt Depth Anything modelinin örneklenmesinde, model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneklendiğinde, LiheYoung/depth-anything-small-hf ile benzer bir yapılandırma elde edilir.

Yapılandırma nesneleri PreTrainedConfig sınıfından devralır ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için PreTrainedConfig belgesini okuyun.

Örnek:

>>> from transformers import PromptDepthAnythingConfig, PromptDepthAnythingForDepthEstimation

>>> # Initializing a PromptDepthAnything small style configuration
>>> configuration = PromptDepthAnythingConfig()

>>> # Initializing a model from the PromptDepthAnything small style configuration
>>> model = PromptDepthAnythingForDepthEstimation(configuration)

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

PromptDepthAnythingForDepthEstimation

sınıf transformers.PromptDepthAnythingForDepthEstimation

< >

( config: PromptDepthAnythingConfig )

Parametreler

  • config (PromptDepthAnythingConfig) — Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için from_pretrained() yöntemine bakın.

Derinlik tahmini başlığı (3 katmanlı konvolüsyonel katmanlardan oluşan) üstüne ekleyerek Depth Anything Model modelini örneğin KITTI, NYUv2 için çalıştırın.

Bu model PreTrainedModel sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden boyutlandırma, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın.

Bu model aynı zamanda bir PyTorch torch.nn.Module alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun.

forward

< >

( pixel_values: Tensorprompt_depth: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = None**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → DepthEstimatorOutput or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri PromptDepthAnythingImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için PromptDepthAnythingImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntüleri işlemek için PromptDepthAnythingImageProcessor kullanır).
  • prompt_depth (torch.Tensor, şekli (batch_size, 1, height, width), isteğe bağlı) — Prompt derinliği, çoklu görünüm geometrisinden veya düşük çözünürlüklü bir derinlik sensöründen elde edilen seyrek veya düşük çözünürlüklü derinliktir. Genellikle (height, width) şeklindedir; burada height ve width, görüntülerinkinden daha küçük olabilir. İsteğe bağlıdır ve None olabilir; bu durumda prompt derinliği kullanılmaz. None ise çıktı, monoküler göreli derinlik olur. Değerlerin metre cinsinden olması önerilir, ancak bu zorunlu değildir.
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, height, width), isteğe bağlı) — Kayıp (loss) hesaplamak için kullanılan doğru derinlik tahmin haritaları.

Dönüş değeri

DepthEstimatorOutput veya tuple(torch.Tensor)

DepthEstimatorOutput veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (PromptDepthAnythingConfig) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

PromptDepthAnythingForDepthEstimation ileri yöntemi, __call__ özel yöntemini geçersiz kılar.

İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine Module örneğini çağırmak gerekir; çünkü önceki, ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar.

  • loss (torch.Tensor, şekli (1,), isteğe bağlı, labels sağlandığında döndürülür) — Sınıflandırma (config.num_labels==1 ise regresyon) kaybı.

  • predicted_depth (torch.Tensor, şekli (batch_size, height, width)) — Her piksel için tahmin edilen derinlik.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_hidden_states=True geçirildiğinde veya config.output_hidden_states=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için birer tane) içeren, (batch_size, num_channels, height, width) biçiminde bir demet.

    Her katmanın çıktısında modelin gizli durumları ve isteğe bağlı başlangıç gömme çıktıları.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), isteğe bağlı, output_attentions=True geçirildiğinde veya config.output_attentions=True olduğunda döndürülür) — torch.Tensor (katman başına bir tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Dikkat softmax'ı sonrası dikkat ağırlıkları, öz-dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır.

Örnek:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForDepthEstimation
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/image.jpg?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")
>>> model = AutoModelForDepthEstimation.from_pretrained("depth-anything/prompt-depth-anything-vits-hf")

>>> prompt_depth_url = "https://github.com/DepthAnything/PromptDA/blob/main/assets/example_images/arkit_depth.png?raw=true"
>>> with httpx.stream("GET", prompt_depth_url) as response:
...     prompt_depth = Image.open(BytesIO(response.read()))

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

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

>>> # interpolate to original size
>>> post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
...     outputs,
...     target_sizes=[(image.height, image.width)],
... )

>>> # visualize the prediction
>>> predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
>>> depth = predicted_depth * 1000.
>>> depth = depth.detach().cpu().numpy()
>>> depth = Image.fromarray(depth.astype("uint16")) # mm

PromptDepthAnythingImageProcessor

sınıf transformers.PromptDepthAnythingImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'height' -- 384, 'width': 384}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan False) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • size_divisor (int, kwargs, opsiyonel) — do_pad True ise, görüntü boyutlarını bu değere bölünebilir olacak şekilde doldurur.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, opsiyonel) — İstem derinliğini metreye dönüştürmek için ölçek çarpanı.

Bir PromptDepthAnythingImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]prompt_depth: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • prompt_depth (ImageInput, opsiyonel) — Ön işleme yapılacak prompt derinliği.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • size_divisor (int, kwargs, opsiyonel) — do_pad True ise, görüntü boyutlarını bu değere bölünebilir olacak şekilde doldurur.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, opsiyonel) — İstem derinliğini metreye dönüştürmek için ölçek çarpanı.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

post_process_depth_estimation

< >

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

Parametreler

  • outputs (DepthEstimatorOutput) — Modelin ham çıktıları.
  • target_sizes (TensorType veya list[tuple[int, int]], isteğe bağlı) — Toplu işlemdeki her bir görüntünün hedef boyutunu (yükseklik, genişlik) içeren (batch_size, 2) biçiminde bir tensör veya tuple[int, int] türünden bir demet listesi. None olarak bırakılırsa, tahminler yeniden boyutlandırılmaz.

Dönüş değeri

list[dict[str, TensorType]]

İşlenmiş derinlik tahminlerini temsil eden tensör sözlüklerinden oluşan bir liste.

DepthEstimatorOutput'ün ham çıktısını nihai derinlik tahminlerine ve derinlik PIL görüntülerine dönüştürür. Yalnızca PyTorch desteklenir.

PromptDepthAnythingImageProcessorPil

sınıf transformers.PromptDepthAnythingImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_pil_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> )

Parametreler

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, varsayılan {'height' -- 384, 'width': 384}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — size bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağı.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 3) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan True) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel, varsayılan 0.00392156862745098) — do_rescale True olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan True) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel, varsayılan [0.5, 0.5, 0.5]) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan False) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • size_divisor (int, kwargs, opsiyonel) — do_pad True ise, görüntü boyutlarını bu değere bölünebilir olacak şekilde doldurur.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, opsiyonel) — İstem derinliğini metreye dönüştürmek için ölçek çarpanı.

Bir PromptDepthAnythingImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur.

ön işleme

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]prompt_depth: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.prompt_depth_anything.image_processing_pil_prompt_depth_anything.PromptDepthAnythingImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parametreler

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Ön işleme uygulanacak görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa do_rescale=False olarak ayarlayın.
  • prompt_depth (ImageInput, opsiyonel) — Ön işleme yapılacak prompt derinliği.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmemesi.
  • do_resize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsiyonel) — Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntüye geçilip geçilmeyeceği.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, PILImageResampling enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca do_resize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceği.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsiyonel) — do_rescale True olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin normalize edilip edilmeyeceği.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanırsa etkilidir.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsiyonel) — Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca do_normalize True olarak ayarlanmışsa etkilidir.
  • do_pad (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağı. Dolgu, partideki en büyük boyuta veya görsel başına sabit kare bir boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Görsellerin doldurulacağı boyut, {"height": int, "width" int} biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. pad_size sağlanmazsa, görseller batch içindeki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca do_pad=True. olduğunda uygulanır.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsiyonel) — Görselin ortadan kırpılıp kırpılmayacağı.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Yalnızca ChannelDimension.FIRST desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, isteğe bağlı) — Girdi görüntüsü için kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir:
    • "channels_first" veya ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü.
    • "channels_last" veya ChannelDimension.LAST: (yükseklik, genişlik, kanal sayısı) biçiminde görüntü.
    • "none" veya ChannelDimension.NONE: (height, width) biçiminde görüntü.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsiyonel) — Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakıp onları toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini belirtir. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, burada ayrıntılandırıldığı üzere ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, isteğe bağlı) — Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, isteğe bağlı) — True ise, görüntü en-boy oranı korunacak şekilde en büyük olası boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsiyonel) — do_resize True ise, görüntü bu değerin katı olan bir boyuta yeniden boyutlandırılır.
  • size_divisor (int, kwargs, opsiyonel) — do_pad True ise, görüntü boyutlarını bu değere bölünebilir olacak şekilde doldurur.
  • prompt_scale_to_meter (float, kwargs, opsiyonel) — İstem derinliğini metreye dönüştürmek için ölçek çarpanı.

Dönüş değeri

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — call yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü (‘pixel_values’ vb.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], isteğe bağlı) — Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz.

post_process_depth_estimation

< >

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

Parametreler

  • outputs (DepthEstimatorOutput) — Modelin ham çıktıları.
  • target_sizes (TensorType veya list[tuple[int, int]], isteğe bağlı) — Toplu işlemdeki her bir görüntünün hedef boyutunu (yükseklik, genişlik) içeren (batch_size, 2) biçiminde bir tensör veya tuple[int, int] türünden bir demet listesi. None olarak bırakılırsa, tahminler yeniden boyutlandırılmaz.

Dönüş değeri

list[dict[str, TensorType]]

İşlenmiş derinlik tahminlerini temsil eden tensör sözlüklerinden oluşan bir liste.

DepthEstimatorOutput'ün ham çıktısını nihai derinlik tahminlerine ve derinlik PIL görüntülerine dönüştürür. Yalnızca PyTorch desteklenir.

Update on GitHub

←PoolFormer Piramit Görüntü Dönüştürücüsü (PVT)→