La méthode forward du modèle DabDetrModel redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

  Si past_key_values est utilisé, seule la dernière hidden-state des séquences de forme (batch_size, 1, hidden_size) est renvoyée.

• past_key_values (EncoderDecoderCache, facultatif, renvoyé lorsque use_cache=True est passé ou lorsque config.use_cache=True) — Il s’agit d’une instance de EncoderDecoderCache. Pour plus de détails, consultez notre guide sur le cache kv.

  Contient des états cachés précalculés (clés et valeurs dans les blocs d'auto-attention et dans les blocs d'attention croisée) qui peuvent être utilisés (voir l'entrée past_key_values) pour accélérer le décodage séquentiel.

• decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiale facultatives.

• decoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• cross_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

• encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties d'incorporation initiales facultatives.

• encoder_attentions (tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor de forme (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif, renvoyé lorsque config.auxiliary_loss=True) — Activations intermédiaires du décodeur, c’est-à-dire la sortie de chaque couche du décodeur, chacune ayant passé par une layernorm.

• reference_points (torch.Tensor de forme (config.decoder_layers, batch_size, num_queries, 2 (anchor points))) — Points de référence (points de référence de chaque couche du décodeur).

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
>>> 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("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")

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

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

>>> # the last hidden states are the final query embeddings of the Transformer decoder
>>> # these are of shape (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]

La méthode forward de DabDetrForObjectDetection redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni)) — Perte totale en tant que combinaison linéaire d'une négative log-vraisemblance (entropie croisée) pour la prédiction de classe et d'une perte de boîte englobante. Cette dernière est définie comme une combinaison linéaire de la perte L1 et de la perte d'IoU généralisée insensible à l'échelle.

• loss_dict (Dict, facultatif) — Un dictionnaire contenant les pertes individuelles. Utile pour la journalisation.

• logits (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits de classification (y compris no-object) pour toutes les requêtes.

• pred_boxes (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, 4)) — Coordonnées des boîtes normalisées pour toutes les requêtes, représentées sous la forme (center_x, center_y, width, height). Ces valeurs sont normalisées dans [0, 1], par rapport à la taille de chaque image individuelle du lot (en ignorant le padding éventuel). Vous pouvez utiliser ~DabDetrImageProcessor.post_process_object_detection pour récupérer les boîtes englobantes non normalisées.

• auxiliary_outputs (list[Dict], facultatif) — Facultatif, renvoyé uniquement lorsque les pertes auxiliaires sont activées (c.-à-d. config.auxiliary_loss est défini sur True) et que des étiquettes sont fournies. C'est une liste de dictionnaires contenant les deux clés ci-dessus (logits et pred_boxes) pour chaque couche du décodeur.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
>>> 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("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")

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

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

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> target_sizes = torch.tensor([(image.height, image.width)])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.5, 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 remote with confidence 0.833 at location [38.31, 72.1, 177.63, 118.45]
Detected cat with confidence 0.831 at location [9.2, 51.38, 321.13, 469.0]
Detected cat with confidence 0.804 at location [340.3, 16.85, 642.93, 370.95]
Detected remote with confidence 0.683 at location [334.48, 73.49, 366.37, 190.01]
Detected couch with confidence 0.535 at location [0.52, 1.19, 640.35, 475.1]