Метод forward модели Deimv2Model переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

• last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя декодера модели.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Стек промежуточных скрытых состояний (выход каждого слоя декодера).

• intermediate_logits (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — Стек промежуточных логитов (логиты каждого слоя декодера).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Стек промежуточных опорных точек (опорные точки каждого слоя декодера).

• intermediate_predicted_corners (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Стек промежуточных предсказанных углов (предсказанные углы каждого слоя декодера).

• initial_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, 4)) — Начальные опорные точки, используемые для первого слоя декодера.

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или при config.output_hidden_states=True) — Кортеж torch.Tensor (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраивания.

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания кросс-внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — Кортеж torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Скрытые состояния кодировщика на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраиваний.

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

• init_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, 4)) — Начальные опорные точки, передаваемые через декодер Transformer.

• enc_topk_logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где верхние по оценке config.two_stage_num_proposals ограничивающие прямоугольники выбираются в качестве региональных предложений на этапе кодировщика. Выход бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).

• enc_topk_bboxes (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, 4)) — Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на этапе кодирования.

• enc_outputs_class (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.num_labels), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где верхние config.two_stage_num_proposals прямоугольников с наивысшими оценками выбираются в качестве региональных предложений на первом этапе. Результат бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, 4), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на первом этапе.

• denoising_meta_values (dict, необязательный) — Дополнительный словарь для значений, связанных с процессом денойзинга.

>>> from transformers import AutoImageProcessor, Deimv2Model
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("PekingU/Deimv2_r50vd")
>>> model = Deimv2Model.from_pretrained("PekingU/Deimv2_r50vd")

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

>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]

Метод forward класса Deimv2ForObjectDetection переопределяет специальный метод __call__.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.

• loss (torch.Tensor формы (1,), необязательный, возвращается, если предоставлены labels) — Суммарная потеря, представляющая собой линейную комбинацию отрицательного логарифма правдоподобия (кросс-энтропии) для предсказания класса и потери для ограничивающих прямоугольников. Последняя определяется как линейная комбинация L1-потери и обобщенной масштабно-инвариантной потери IoU.

• loss_dict (Dict, необязательный) — словарь, содержащий отдельные значения потерь. Полезен для логирования.

• logits (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Логиты классификации (включая no-object) для всех запросов.

• pred_boxes (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, 4)) — нормализованные координаты границ для всех запросов, представленные в виде (center_x, center_y, width, height). Эти значения нормализованы в диапазоне [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в батче (без учёта возможного выравнивания). Для получения ненормализованных (абсолютных) границ используйте ~Deimv2ImageProcessor.post_process_object_detection.

• auxiliary_outputs (list[Dict], необязательный) — Необязательный параметр, возвращается только при активации вспомогательных потерь (т. е. когда config.auxiliary_loss установлено в True) и при наличии меток. Это список словарей, содержащих два указанных выше ключа (logits и pred_boxes) для каждого слоя декодера.

• last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя декодера модели.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Стек промежуточных скрытых состояний (выход каждого слоя декодера).

• intermediate_logits (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — Стек промежуточных логитов (логиты каждого слоя декодера).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Стек промежуточных опорных точек (опорные точки каждого слоя декодера).

• intermediate_predicted_corners (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Стек промежуточных предсказанных углов (предсказанные углы каждого слоя декодера).

• initial_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Стек начальных опорных точек (начальные опорные точки каждого слоя декодера).

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_hidden_states=True или при config.output_hidden_states=True) — Кортеж torch.Tensor (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраивания.

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или при config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания кросс-внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size), необязательный) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — Кортеж torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Скрытые состояния кодировщика на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраиваний.

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], необязательный, возвращается при передаче output_attentions=True или когда config.output_attentions=True) — Кортеж torch.Tensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

• init_reference_points (torch.Tensor формы (batch_size, num_queries, 4)) — Начальные опорные точки, передаваемые через декодер Transformer.

• enc_topk_logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.num_labels), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников в энкодере.

• enc_topk_bboxes (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, 4), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников в энкодере.

• enc_outputs_class (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, config.num_labels), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где верхние config.two_stage_num_proposals прямоугольников с наивысшими оценками выбираются в качестве региональных предложений на первом этапе. Результат бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor формы (batch_size, sequence_length, 4), необязательный, возвращается, если config.with_box_refine=True и config.two_stage=True) — Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на первом этапе.

• denoising_meta_values (dict, необязательный) — Дополнительный словарь для значений, связанных с процессом денуазинга

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

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

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

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

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

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

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

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

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