# PP-OCRv6_small_rec

## 개요

PP-OCRv6_small_rec은 PP-OCRv6 시리즈의 중급 인식 모델입니다. 이 모델은 LCNetV4를 backbone으로, EncoderWithLightSVTR를 인식 neck으로 사용하며, CTC+NRTR 멀티 헤드 디코더를 채택하고 있습니다. 50개 언어를 지원하며, 매개변수는 5.2M입니다.

## 모델 아키텍처

## 사용

### 단일 입력 추론

아래 예제는 [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)을 사용하여 PP-OCRv6_small_rec로 텍스트를 감지하는 방법을 보여줍니다.

```python
from io import BytesIO

from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image

model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
    print(result)
```

### 배치 추론

[AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)을 사용하여 PP-OCRv6_small_rec로 이를 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

```python
from io import BytesIO

from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image

model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
    print(result)
```

## PPOCRV6SmallRecForTextRecognition[[transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition]]

#### transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition[[transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition]]

```python
transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition(config: PPOCRV6SmallRecConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/modeling_pp_ocrv6_small_rec.py#L361)

**매개변수:**

config ([PPOCRV6SmallRecConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

텍스트 인식 작업을 위한 PPOCR6SmallRec 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/modeling_pp_ocrv6_small_rec.py#L371)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 (`processor_class`는 이미지 처리에 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor)를 사용합니다).

**반환값:** `BaseModelOutputWithNoAttention` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithNoAttention` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). 구성([PPOCRV6SmallRecConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[PPOCRV6SmallRecForTextRecognition](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 `(batch_size, num_channels, height, width)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

## PPOCRV6SmallRecConfig[[transformers.PPOCRV6SmallRecConfig]]

#### transformers.PPOCRV6SmallRecConfig[[transformers.PPOCRV6SmallRecConfig]]

```python
transformers.PPOCRV6SmallRecConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_act: str = 'silu', backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, hidden_size: int = 120, mlp_ratio: float = 2.0, depth: int = 2, head_out_channels: int = 18714, conv_kernel_size: list | None = None, qkv_bias: bool = True, num_attention_heads: int = 8, attention_dropout: float | int = 0.0, layer_norm_eps: float = 1e-06)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/configuration_pp_ocrv6_small_rec.py#L31)

**매개변수:**

hidden_act (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 백본 모델의 구성입니다.

hidden_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 `120`) : 숨겨진 표현의 차원.

mlp_ratio (`float`, *선택 사항*, 기본값 `2.0`) : MLP 숨겨진 차원과 임베딩 차원의 비율입니다.

depth (`int`, *선택 사항*, 기본값 `2`) : 비전 인코더의 Transformer 레이어 수.

head_out_channels (`int`, *선택 사항*, 기본값 18714) : PPOCRV6SmallRecHead의 출력 채널 수로, 최종 분류를 담당합니다.

conv_kernel_size (`list`, *선택 사항*) : 컨볼루션 커널의 크기.

qkv_bias (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 쿼리, 키, 값에 bias를 추가할지 여부.

num_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-06`) : 레이어 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

이것은 PPOCRV6SmallRecModel의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Ocrv6 Small Rec 모델을 인스턴스화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 인스턴스화하면 [PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

## PPOCRV6SmallRecModel[[transformers.PPOCRV6SmallRecModel]]

#### transformers.PPOCRV6SmallRecModel[[transformers.PPOCRV6SmallRecModel]]

```python
transformers.PPOCRV6SmallRecModel(config: PPOCRV6SmallRecConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/modeling_pp_ocrv6_small_rec.py#L324)

**매개변수:**

config ([PPOCRV6SmallRecConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecConfig)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하면 모델과 관련된 가중치가 로드되지 않고 구성만 로드됩니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

Backbone과 Head 네트워크로 구성된 PPOCRV6SmallRec 모델.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.PPOCRV6SmallRecModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/modeling_pp_ocrv6_small_rec.py#L332)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor)를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ko/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__)를 참조하세요 (`processor_class`는 이미지 처리에 [PPOCRV6SmallRecImageProcessor](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_tiny_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor)를 사용합니다).

**반환값:** `BaseModelOutputWithNoAttention` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithNoAttention` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우). 구성([PPOCRV6SmallRecConfig](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecConfig)) 및 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[PPOCRV6SmallRecModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_ocrv6_small_rec#transformers.PPOCRV6SmallRecModel)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되었거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환됨) -- `torch.Tensor`의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개)로, 모양은 `(batch_size, num_channels, height, width)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

## PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR[[transformers.PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR]]

#### transformers.PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR[[transformers.PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR]]

```python
transformers.PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR(config: PPOCRV6SmallRecConfig)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/modeling_pp_ocrv6_small_rec.py#L245)

SVTR: 단일 시각 모델을 활용한 장면 텍스트 인식 https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html

## PPOCRV6SmallRecImageProcessor[[transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor]]

#### transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor[[transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor]]

```python
transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/image_processing_pp_ocrv6_small_rec.py#L50)

**매개변수:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 48, 'width': 320}`): 모델에 대한 최대 입력 차원을 설명합니다.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `2`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. 이는 `PILImageResampling` enum 중 하나일 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값은 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*, 기본값 `[0.5, 0.5, 0.5]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 48, 'width': 320}`): 이미지를 패딩할 크기를 `{"height": int, "width" int}` 형식으로 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 이미지가 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

`'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. --

PPOCRV6SmallRecImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*): 이미지 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 여기에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*): 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

#### get_target_size[[transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor.get_target_size]]

```python
get_target_size(shape_list: list)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/image_processing_pp_ocrv6_small_rec.py#L122)

배치 내 가장 넓은 이미지에서 너비와 높이를 계산합니다.

#### post_process_text_recognition[[transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor.post_process_text_recognition]]

```python
post_process_text_recognition(predictions)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_ocrv6_small_rec/image_processing_pp_ocrv6_small_rec.py#L149)

**매개변수:**

predictions : `logits` 속성이 있는 모델 출력(크기가 `(batch_size, height, vocab_size)`인 확률 맵).

**반환값:**

…
- "text" (str): 디코딩된 텍스트 문자열.
- "score" (float): 복호화된 텍스트의 문자들의 평균 신뢰도 점수.

raw model logits를 후처리하여 인식된 텍스트와 그 신뢰도 점수를 디코딩합니다.