Hugging Face's logo

Transformers documentation

MobileNet V2

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 2018-01-13 tarihinde HF papers'ta yayımlanmış ve 2022-11-14 tarihinde Hugging Face Transformers'a katkıda bulunmuştur.

PyTorch

MobileNet V2

MobileNet V2, daha verimli bir mimariyle mobil cihazlarda performansı iyileştirir. Verinin daha küçük bir temsilini başlatmak, işlemek için genişletmek ve hesaplamaların sayısını azaltmak için tekrar küçültmek amacıyla ters kalıntı blokları ve doğrusal darboğazlar kullanır. Model, basitleştirilmiş tasarımına rağmen doğruluğu korumak için doğrusal olmayanlıkları da kaldırır. MobileNet V1 gibi, verimlilik için derinlik ayrılabilir konvolüsyonlar kullanır.

Tüm orijinal MobileNet checkpoint'lerini Google organizasyonu altında bulabilirsiniz.

Farklı görü görevlerine MobileNet'i uygulama konusunda daha fazla örnek için sağ kenar çubuğundaki MobileNet V2 modellerine tıklayın.

Aşağıdaki örnekler, bir görüntünün Pipeline veya AutoModel sınıfı ile nasıl sınıflandırıldığını göstermektedir.

Pipeline
AutoModel
from transformers import pipeline


pipeline = pipeline(
    task="image-classification",
    model="google/mobilenet_v2_1.4_224",
    device=0
)
pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")

Notlar

  • Sınıflandırma kontrol noktası adları mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution} biçimini izler, örneğin mobilenet_v2_1.4_224. 1.4 derinlik çarpanıdır ve 224 görüntü çözünürlüğüdür. Segmentasyon kontrol noktası adları deeplabv3_mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution} biçimini izler.

  • Belirli boyutlardaki görseller üzerinde eğitilse de, model mimarisi farklı boyutlardaki görsellerle (en az 32x32) çalışır. MobileNetV2ImageProcessor gerekli ön işlemleri gerçekleştirir.

  • MobileNet, 1000 sınıfa sahip ImageNet-1k veri setinde ön eğitilmiştir. Ancak model aslında 1001 sınıf tahmin eder. Ek sınıf, ek bir “background” sınıfıdır (index 0).

  • Segmentasyon modelleri, genellikle PASCAL VOC gibi veri setlerinde ön eğitilmiş bir DeepLabV3+ başlığı kullanır.

  • Orijinal TensorFlow checkpoint'leri, giriş görüntüsü boyutuna bağlı olduğu için çıkarım sırasında dolgu miktarını belirler. Yerel PyTorch dolgu davranışını kullanmak için MobileNetV2Config içinde tf_padding=False değerini ayarlayın.

    from transformers import MobileNetV2Config

config = MobileNetV2Config.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.4_224", tf_padding=True)

  • Transformers uygulaması aşağıdaki özellikleri desteklemez.

    • Opsiyonel 7x7 stride 2'li ortalama havuzlama yerine küresel ortalama havuzlama kullanır. Daha büyük girdiler için, bu, 1x1 pikselden daha büyük bir havuzlanmış çıktı verir.
    • output_hidden_states=True, tüm ara gizli durumları döndürür. Diğer aşağı akış amaçları için belirli katmanların çıktılarını çıkarmak mümkün değildir.
    • Orijinal kontrol noktalarındaki kuantize modelleri, ağırlıkları kuantize olmaktan çıkarmak için “FakeQuantization” işlemleri içerdiğinden dahil etmez.
    • Segmentasyon modelleri için, DeepLabV3+ başlığı bunu kullanmamasına rağmen, omurganın son konvolüsyon katmanı hesaplanır.

MobileNetV2Config

sınıf transformers.MobileNetV2Config

< >

( 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 = Nonenum_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224depth_multiplier: float | int = 1.0depth_divisible_by: int = 8min_depth: int = 8expand_ratio: float | int = 6.0output_stride: int = 32first_layer_is_expansion: bool = Truefinegrained_output: bool = Truehidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.8initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001semantic_loss_ignore_index: int = 255 )

Parametreler

  • num_channels (int, isteğe bağlı, varsayılan 3) — Giriş kanal sayısı.
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], isteğe bağlı, varsayılan 224) — Her bir görüntünün boyutu (çözünürlüğü).
  • depth_multiplier (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 1.0) — Her katmandaki kanal sayısını daraltır veya genişletir. Bu, bazen “alpha” veya “width multiplier” olarak da adlandırılır.
  • depth_divisible_by (int, isteğe bağlı, varsayılan 8) — Her katmandaki kanal sayısı her zaman bu sayının katı olacaktır.
  • min_depth (int, isteğe bağlı, varsayılan 8) — Tüm katmanlar en az bu kadar kanala sahip olacaktır.
  • expand_ratio (float, isteğe bağlı, varsayılan 6.0) — Her blokta ilk katmanın çıktı kanal sayısı, giriş kanal sayısının genişletme oranıyla çarpımıdır.
  • output_stride (int, isteğe bağlı, varsayılan 32) — Girdi ve çıktı özellik haritalarının uzamsal çözünürlüğü arasındaki oran. Varsayılan olarak model, girdi boyutlarını 32 faktörüyle küçültür. output_stride 8 veya 16 ise, model derinlik katmanlarında normal konvolüsyonlar yerine seyreltilmiş konvolüsyonlar kullanır; böylece özellik haritaları girdi görselinden asla 8x veya 16x'ten daha fazla küçülmez.
  • first_layer_is_expansion (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — İlk konvolüsyon katmanı, aynı zamanda ilk genişletme bloğu için genişletme katmanıysa True.
  • finegrained_output (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Doğruysa, depth_multiplier 1'den küçük olsa bile son konvolüsyon katmanındaki çıktı kanalı sayısı büyük (1280) kalır.
  • hidden_act (str, isteğe bağlı, varsayılan relu6) — Çözücüdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, "gelu", "relu", "silu" vb.
  • tf_padding (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Katlama (convolution) katmanlarında TensorFlow dolgu kurallarının kullanılıp kullanılmayacağı.
  • classifier_dropout_prob (Union[float, int], isteğe bağlı, varsayılan 0.8) — Sınıflandırıcı için dropout oranı.
  • initializer_range (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.02) — Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması.
  • layer_norm_eps (float, isteğe bağlı, varsayılan 0.001) — Katman normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon.
  • semantic_loss_ignore_index (int, isteğe bağlı, varsayılan 255) — Semantik segmentasyon modelinin kayıp fonksiyonu tarafından yoksayılan indeks.

Bu, bir MobileNetV2Model yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Mobilenet V2 modelini örneklemek ve model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılan değerlerle bir yapılandırma örneklendiğinde, google/mobilenet_v2_1.0_224 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 MobileNetV2Config, MobileNetV2Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV2Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV2Model(configuration)

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

MobileNetV2ImageProcessor

sınıf transformers.MobileNetV2ImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )

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 {'shortest_edge' -- 256}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — 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, varsayılan {'height' -- 224, 'width': 224}): center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 2) — 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) — 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, varsayılan True) — 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.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

Bir MobileNetV2ImageProcessor 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']]segmentation_maps: 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.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~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.
  • segmentation_maps (ImageInput, isteğe bağlı) — Ön işleme yapılacak segmentasyon haritaları.
  • 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.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

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_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Parametreler

  • outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — Modelin ham çıktıları.
  • target_sizes (list[tuple[int, int]], isteğe bağlı) — Her tahminin istenen nihai boyutuna (yükseklik, genişlik) karşılık gelen demetlerin listesi.
  • return_segmentation_scores (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Segmentasyon haritasının yanı sıra segmentasyon puanlarının da döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. True olduğunda, döndürülen listenin her öğesi segmentation (sınıf kimlikleri, şekil (height, width)) ve segmentation_scores (şekil (num_classes, height, width)) alanlarına sahip bir SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnesidir.

Dönüş değeri

list[torch.Tensor] veya list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

return_segmentation_scores=False (varsayılan) olduğunda, her öğesi sınıf kimliklerine sahip (height, width) biçiminde bir segmentasyon haritası olan, uzunluğu batch_size olan bir liste döndürülür. return_segmentation_scores=True olduğunda ise segmentation (sınıf kimlikleri, biçim (height, width)) ve segmentation_scores (biçim (num_classes, height, width)) alanlarına sahip SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnelerinden oluşan bir liste döndürülür. Her iki durumda da (height, width), hedef boyuta karşılık gelir (target_sizes belirtilmişse).

MobileNetV2ForSemanticSegmentation çıktısını anlamsal segmentasyon haritalarına dönüştürür.

MobileNetV2ImageProcessor

sınıf transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )

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 {'shortest_edge' -- 256}): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar.
  • default_to_square (bool, kwargs, isteğe bağlı, varsayılan False) — 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, varsayılan {'height' -- 224, 'width': 224}): center_crop uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, varsayılan 2) — 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) — 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, varsayılan True) — 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.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

Bir MobileNetV2ImageProcessor 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']]segmentation_maps: 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.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~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.
  • segmentation_maps (ImageInput, isteğe bağlı) — Ön işleme yapılacak segmentasyon haritaları.
  • 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.
  • do_reduce_labels (bool, kwargs, opsiyonel, varsayılan self.do_reduce_labels) — Segmentasyon haritalarındaki tüm etiket değerlerini 1 azaltılacak mı? Genellikle 0'ın arka plan için kullanıldığı ve arka planın veri setindeki tüm sınıflara dahil olmadığı veri setlerinde (ör. ADE20k) kullanılır. Arka plan etiketi 255 ile değiştirilecektir.

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_semantic_segmentation

< >

( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

Parametreler

  • outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — Modelin ham çıktıları.
  • target_sizes (list[tuple[int, int]], isteğe bağlı) — Her tahminin istenen nihai boyutuna (yükseklik, genişlik) karşılık gelen demetlerin listesi.
  • return_segmentation_scores (bool, isteğe bağlı, varsayılan False) — Segmentasyon haritasının yanı sıra segmentasyon puanlarının da döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. True olduğunda, döndürülen listenin her öğesi segmentation (sınıf kimlikleri, şekil (height, width)) ve segmentation_scores (şekil (num_classes, height, width)) alanlarına sahip bir SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnesidir.

Dönüş değeri

list[torch.Tensor] veya list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]

return_segmentation_scores=False (varsayılan) olduğunda, her öğesi sınıf kimliklerine sahip (height, width) biçiminde bir segmentasyon haritası olan, uzunluğu batch_size olan bir liste döndürülür. return_segmentation_scores=True olduğunda ise segmentation (sınıf kimlikleri, biçim (height, width)) ve segmentation_scores (biçim (num_classes, height, width)) alanlarına sahip SemanticSegmentationPostProcessorOutput nesnelerinden oluşan bir liste döndürülür. Her iki durumda da (height, width), hedef boyuta karşılık gelir (target_sizes belirtilmişse).

MobileNetV2ForSemanticSegmentation çıktısını anlamsal segmentasyon haritalarına dönüştürür.

MobileNetV2Model

sınıf transformers.MobileNetV2Model

< >

( config: MobileNetV2Configadd_pooling_layer: bool = True )

Parametreler

  • config (MobileNetV2Config) — 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.
  • add_pooling_layer (bool, isteğe bağlı, varsayılan True) — Bir havuzlama katmanı eklenip eklenmeyeceği

Üzerinde herhangi bir özel başlık olmadan ham gizli durumlar (hidden-states) üreten çıplak Mobilenet V2 Modeli.

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: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri MobileNetV2ImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için MobileNetV2ImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntü işleme için MobileNetV2ImageProcessor kullanır).
  • output_hidden_states (bool, isteğe bağlı) — Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki hidden_states bölümüne bakın.
  • return_dict (bool, isteğe bağlı) — Düz bir tuple yerine ModelOutput döndürülecek mi?

Dönüş değeri

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention veya tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention veya bir torch.Tensor demeti (return_dict=False geçirildiğinde veya config.return_dict=False olduğunda), yapılandırmaya (MobileNetV2Config) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

MobileNetV2Model forward metodu, __call__ özel metodunu 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.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, height, width)) — Modelin son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi.

  • pooler_output (torch.Tensor, şekli (batch_size, hidden_size)) — Uzamsal boyutlar üzerinde bir havuzlama işleminden sonra son katman gizli durumu.

  • 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.

Örnek:

MobileNetV2ForImageClassification

sınıf transformers.MobileNetV2ForImageClassification

< >

( config: MobileNetV2Config )

Parametreler

  • config (MobileNetV2Config) — 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.

Üstünde bir görüntü sınıflandırma başlığı (toplanmış özelliklerin üzerinde doğrusal bir katman) bulunan MobileNetV2 modeli, örneğin ImageNet için.

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: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri MobileNetV2ImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için MobileNetV2ImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntü işleme için MobileNetV2ImageProcessor kullanır).
  • output_hidden_states (bool, isteğe bağlı) — Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki hidden_states bölümüne bakın.
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size,), isteğe bağlı) — Görüntü sınıflandırma/geri dönüşüm kaybını hesaplamak için etiketler. Endeksler [0, ..., config.num_labels - 1] aralığında olmalıdır. config.num_labels == 1 ise bir geri dönüşüm kaybı (Ortalama Kare kaybı) hesaplanır. config.num_labels > 1 ise bir sınıflandırma kaybı (Cross-Entropy) hesaplanır.
  • return_dict (bool, isteğe bağlı) — Düz bir tuple yerine ModelOutput döndürülecek mi?

Dönüş değeri

ImageClassifierOutputWithNoAttention veya tuple(torch.Tensor)

A ImageClassifierOutputWithNoAttention veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (MobileNetV2Config) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

MobileNetV2ForImageClassification forward metodu, __call__ özel metodunu 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.
  • logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, config.num_labels)) — Sınıflandırma (veya config.num_labels==1 ise regresyon) puanları (SoftMax öncesi).
  • 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 aşamanın çıktısı için birer tane) içeren bir tuple, şekli (batch_size, num_channels, height, width). Modelin her aşamanın çıktısındaki gizli durumları (aynı zamanda özellik haritaları olarak da adlandırılır).

Örnek:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> model = MobileNetV2ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")

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

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

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...

MobileNetV2ForSemanticSegmentation

sınıf transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation

< >

( config: MobileNetV2Config )

Parametreler

  • config (MobileNetV2Config) — 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.

Üzerinde semantik segmentasyon başlığı bulunan, örneğin Pascal VOC için kullanılan MobileNetV2 modeli.

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: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.Tensor)

Parametreler

  • pixel_values (torch.Tensor, şekli (batch_size, num_channels, image_size, image_size), isteğe bağlı) — Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri MobileNetV2ImageProcessor kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için MobileNetV2ImageProcessor.call() bölümüne bakın (processor_class, görüntü işleme için MobileNetV2ImageProcessor kullanır).
  • labels (torch.LongTensor, şekli (batch_size, height, width), isteğe bağlı) — Kayıp (loss) hesaplamak için kullanılan doğru etiketli semantik segmentasyon haritaları. İndisler [0, ..., config.num_labels - 1] aralığında olmalıdır. config.num_labels > 1 ise, bir sınıflandırma kaybı (Cross-Entropy) hesaplanır.
  • output_hidden_states (bool, isteğe bağlı) — Tüm katmanların gizli durumlarının (hidden states) döndürülüp döndürülmeyeceğini belirtir. Daha fazla ayrıntı için döndürülen tensörler altındaki hidden_states bölümüne bakın.
  • return_dict (bool, isteğe bağlı) — Düz bir tuple yerine ModelOutput döndürülecek mi?

Dönüş değeri

SemanticSegmenterOutput veya tuple(torch.Tensor)

Bir SemanticSegmenterOutput veya bir torch.Tensor demeti (eğer return_dict=False geçirildiyse veya config.return_dict=False ise), yapılandırmaya (MobileNetV2Config) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur.

MobileNetV2ForSemanticSegmentation forward metodu, __call__ özel metodunu 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.

  • logits (torch.Tensor, şekli (batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — Her piksel için sınıflandırma puanları.

    Döndürülen logits değerleri, girdi olarak geçirilen pixel_values ile aynı boyutta olmak zorunda değildir. Bu, bir kullanıcının logits değerlerini son işlem olarak orijinal görüntü boyutuna yeniden boyutlandırmak istediğinde iki kez interpolasyon yapılarak bazı kalite kayıpları yaşanmasını önlemek içindir. Logits şeklinizi her zaman kontrol etmeli ve gerektiğinde yeniden boyutlandırmalısınız.

  • 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, patch_size, hidden_size) 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.

Örnekler:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForSemanticSegmentation
>>> 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("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")
>>> model = MobileNetV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")

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

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

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits
Update on GitHub

←MobileNetV1 MobileViT→