Hugging Face's logo

Transformers documentation

ZoeDepth

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

Эта модель была опубликована в HF papers 23.02.2023 и добавлена в Hugging Face Transformers 08.07.2024.

ZoeDepth

ZoeDepth — это модель оценки глубины, которая сочетает в себе обобщающую способность относительной оценки глубины (расстояние между объектами) и метрической оценки глубины (точное измерение глубины в метрической шкале) по одному изображению. Модель предварительно обучена на 12 наборах данных для относительной глубины и на 2 наборах данных (NYU Depth v2 и KITTI) для метрической точности. Используется легковесный модуль с метрическим бин-модулем для каждой области, а во время инференса латентный классификатор автоматически выбирает подходящий модуль для каждого входного изображения.

drawing

Все оригинальные контрольные точки ZoeDepth можно найти в организации Intel.

Пример ниже показывает, как оценить глубину с помощью Pipeline или класса AutoModel.

Пайплайн
AutoModel
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline


url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
pipeline = pipeline(
    task="depth-estimation",
    model="Intel/zoedepth-nyu-kitti",
    device=0
)
results = pipeline(image)
results["depth"]

Примечания

  • В исходной реализации ZoeDepth выполняет инференс как на исходном, так и на перевёрнутом изображении, усредняя результаты. Функция post_process_depth_estimation обрабатывает это, передавая перевёрнутые результаты в необязательный аргумент outputs_flipped, как показано ниже.

     with torch.no_grad():
     outputs = model(pixel_values)
     outputs_flipped = model(pixel_values=torch.flip(inputs.pixel_values, dims=[3]))
     post_processed_output = image_processor.post_process_depth_estimation(
         outputs,
         source_sizes=[(image.height, image.width)],
         outputs_flipped=outputs_flipped,
     )

Ресурсы

ZoeDepthConfig

класс transformers.ZoeDepthConfig

< >

( 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 = Nonehidden_act: str = 'gelu'initializer_range: float = 0.02batch_norm_eps: float = 1e-05readout_type: typing.Literal['ignore', 'add', 'project'] = 'project'reassemble_factors: list[int | float] | tuple[int | float, ...] = (4, 2, 1, 0.5)neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (96, 192, 384, 768)fusion_hidden_size: int = 256head_in_index: int = -1use_batch_norm_in_fusion_residual: bool = Falseuse_bias_in_fusion_residual: bool | None = Nonenum_relative_features: int = 32add_projection: bool = Falsebottleneck_features: int = 256num_attractors: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 8, 4, 1)bin_embedding_dim: int = 128attractor_alpha: int = 1000attractor_gamma: int = 2attractor_kind: typing.Literal['mean', 'sum'] = 'mean'min_temp: float = 0.0212max_temp: float = 50.0bin_centers_type: str = 'softplus'bin_configurations: list[dict] | None = Nonenum_patch_transformer_layers: int | None = Nonepatch_transformer_hidden_size: int | None = Nonepatch_transformer_intermediate_size: int | None = Nonepatch_transformer_num_attention_heads: int | None = None )

Параметры

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], необязательный) — Конфигурация модели-бэкбона.
  • hidden_act (str, необязательный, по умолчанию gelu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, "gelu", "relu", "silu" и т. д.
  • initializer_range (float, необязательный, по умолчанию 0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов.
  • batch_norm_eps (float, необязательный, по умолчанию 1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями batch normalization.
  • readout_type (str, необязательный, по умолчанию "project") — Тип readout, используемый при обработке readout-токена (CLS-токена) промежуточных скрытых состояний ViT-бэкбона. Может быть одним из ["ignore", "add", "project"]. "ignore" просто игнорирует CLS-токен. "add" передаёт информацию из CLS-токена во все остальные токены путём сложения представлений. "project" передаёт информацию в остальные токены, конкатенируя readout со всеми остальными токенами перед проекцией представления в исходное размерность признаков D с помощью линейного слоя, за которым следует нелинейность GELU."ignore", "add", "project"].
    • «ignore» просто игнорирует токен CLS.
    • «add» передает информацию из токена CLS на все остальные токены путем сложения представлений.
    • «project» передаёт информацию другим токенам, конкатенируя readout со всеми остальными токенами перед проекцией представления в исходное размерность признаков D с помощью линейного слоя, за которым следует нелинейность GELU.
  • reassemble_factors (list[int], необязательный, по умолчанию [4, 2, 1, 0.5]) — Коэффициенты увеличения/уменьшения разрешения в слоях reassemble.
  • neck_hidden_sizes (list[str], необязательный, по умолчанию [96, 192, 384, 768]) — Размеры скрытых слоёв, к которым проецируются карты признаков бэкбона.
  • fusion_hidden_size (int, необязательный, по умолчанию 256) — Число каналов до слияния.
  • head_in_index (int, необязательный, по умолчанию -1) — Индекс признаков, используемых в heads.
  • use_batch_norm_in_fusion_residual (bool, необязательный, по умолчанию False) — Использовать ли нормализацию по мини-пакету (batch normalization) в пред-активационных остаточных блоках (pre-activate residual units) блоков слияния (fusion blocks).
  • use_bias_in_fusion_residual (bool, необязательный, по умолчанию True) — Использовать ли смещение (bias) в pre-activate residual-блоках внутри fusion-блоков.
  • num_relative_features (int, необязательный, по умолчанию 32) — Количество признаков, используемых в головке оценки относительной глубины.
  • add_projection (bool, необязательный, по умолчанию False) — Указывает, нужно ли добавлять слой проекции перед головой оценки глубины.
  • bottleneck_features (int, необязательный, по умолчанию 256) — Количество признаков в бутылочном слое.
  • num_attractors (list[int], *optional*, defaults to [16, 8, 4, 1]`) — Количество аттракторов, используемых на каждом этапе.
  • bin_embedding_dim (int, необязательный, по умолчанию 128) — Размерность векторов встраивания для бинов.
  • attractor_alpha (int, необязательный, по умолчанию 1000) — Значение альфа, используемое в аттракторе.
  • attractor_gamma (int, необязательный, по умолчанию 2) — Значение гаммы, используемое в аттракторе.
  • attractor_kind (str, необязательный, по умолчанию "mean") — Тип используемого аттрактора. Может быть одним из ["mean", "sum"].
  • min_temp (float, необязательный, по умолчанию 0.0212) — Минимальное значение температуры, которое следует учитывать.
  • max_temp (float, необязательный, по умолчанию 50.0) — Максимальное значение температуры, которое следует учитывать.
  • bin_centers_type (str, необязательный, по умолчанию "softplus") — Тип активации, используемый для центров бинов. Допустимые значения: “normed” или “softplus”. Для центров бинов типа “normed” применяется трюк линейной нормализации, что приводит к ограниченным центрам бинов. Для “softplus” используется активация softplus, поэтому центры бинов не ограничены.
  • bin_configurations (list[dict], необязательный, по умолчанию [{'n_bins' -- 64, 'min_depth': 0.001, 'max_depth': 10.0}]): Конфигурация для каждой из bin-голов. Каждая конфигурация должна содержать следующие ключи:
    • name (str): имя bin-головки — требуется только при наличии нескольких конфигураций bin.
    • n_bins (int): Количество используемых интервалов.
    • min_depth (float): минимальное значение глубины, которое следует учитывать.
    • max_depth (float): максимальное значение глубины, которое следует учитывать. Если передана только одна конфигурация, модель будет использовать одну голову с указанной конфигурацией. Если передано несколько конфигураций, модель будет использовать несколько голов с указанными конфигурациями.
  • num_patch_transformer_layers (int, необязательный) — Количество слоев трансформера, используемых в patch-трансформере. Используется только в случае нескольких конфигураций bin.
  • patch_transformer_hidden_size (int, необязательный) — Размер скрытого слоя, используемый в patch transformer. Применяется только при наличии нескольких конфигураций bin.
  • patch_transformer_intermediate_size (int, необязательный) — Промежуточный размер, используемый в patch transformer. Применяется только в случае нескольких конфигураций bin.
  • patch_transformer_num_attention_heads (int, необязательный) — Количество attention-голов, используемых в patch transformer. Используется только в случае нескольких конфигураций bin.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели ZoedepthModel. Он используется для создания модели Zoedepth в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации Intel/zoedepth-nyu

Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.

Пример:

>>> from transformers import ZoeDepthConfig, ZoeDepthForDepthEstimation

>>> # Initializing a ZoeDepth zoedepth-large style configuration
>>> configuration = ZoeDepthConfig()

>>> # Initializing a model from the zoedepth-large style configuration
>>> model = ZoeDepthForDepthEstimation(configuration)

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

ZoeDepthImageProcessor

класс transformers.ZoeDepthImageProcessor

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.zoedepth.image_processing_zoedepth.ZoeDepthImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию {'height' -- 384, 'width': 512}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию 2) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, optional, по умолчанию self.keep_aspect_ratio) — Если True, изображение масштабируется с использованием меньшего из коэффициентов масштабирования по высоте и ширине, который применяется к обоим измерениям. Это обеспечивает минимально возможное уменьшение изображения при условии, что оно помещается в требуемый размер вывода. Если также задан параметр ensure_multiple_of, изображение дополнительно масштабируется до размера, кратного этому значению, путем округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного. Может быть переопределен параметром keep_aspect_ratio в preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional, по умолчанию self.ensure_multiple_of) — Если do_resize равно True, изображение масштабируется до размера, кратного этому значению. Это делается путём округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного этому значению. Работает как с установленным, так и с не установленным keep_aspect_ratio равным True. Может быть переопределено параметром ensure_multiple_of в preprocess.

Создаёт процессор изображений ZoeDepthImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.zoedepth.image_processing_zoedepth.ZoeDepthImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, optional, по умолчанию self.keep_aspect_ratio) — Если True, изображение масштабируется с использованием меньшего из коэффициентов масштабирования по высоте и ширине, который применяется к обоим измерениям. Это обеспечивает минимально возможное уменьшение изображения при условии, что оно помещается в требуемый размер вывода. Если также задан параметр ensure_multiple_of, изображение дополнительно масштабируется до размера, кратного этому значению, путем округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного. Может быть переопределен параметром keep_aspect_ratio в preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional, по умолчанию self.ensure_multiple_of) — Если do_resize равно True, изображение масштабируется до размера, кратного этому значению. Это делается путём округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного этому значению. Работает как с установленным, так и с не установленным keep_aspect_ratio равным True. Может быть переопределено параметром ensure_multiple_of в preprocess.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

ZoeDepthImageProcessorPil

класс transformers.ZoeDepthImageProcessorPil

< >

( **kwargs: *<class 'transformers.models.zoedepth.image_processing_pil_zoedepth.ZoeDepthImageProcessorKwargs'> )

Параметры

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли изменять размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, по умолчанию {'height' -- 384, 'width': 512}): Определяет максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, по умолчанию 2) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional, по умолчанию 0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, следует ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, по умолчанию [0.5, 0.5, 0.5]) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional, по умолчанию True) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, optional, по умолчанию self.keep_aspect_ratio) — Если True, изображение масштабируется с использованием меньшего из коэффициентов масштабирования по высоте и ширине, который применяется к обоим измерениям. Это обеспечивает минимально возможное уменьшение изображения при условии, что оно помещается в требуемый размер вывода. Если также задан параметр ensure_multiple_of, изображение дополнительно масштабируется до размера, кратного этому значению, путем округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного. Может быть переопределен параметром keep_aspect_ratio в preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional, по умолчанию self.ensure_multiple_of) — Если do_resize равно True, изображение масштабируется до размера, кратного этому значению. Это делается путём округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного этому значению. Работает как с установленным, так и с не установленным keep_aspect_ratio равным True. Может быть переопределено параметром ensure_multiple_of в preprocess.

Создаёт процессор изображений ZoeDepthImageProcessor.

preprocess

< >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.zoedepth.image_processing_pil_zoedepth.ZoeDepthImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Параметры

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели.
  • default_to_square (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после применения center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления PILImageResampling. Влияет только в том случае, если do_resize установлено в True.
  • do_rescale (bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение.
  • rescale_factor (float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, если do_rescale установлен в True.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если do_normalize установлено в True.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате {"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Если pad_size не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается только ChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:
    • "channels_first" или ChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width).
    • "channels_last" или ChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов).
    • "none" или ChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение 'pt', иначе возвращает список тензоров.
  • disable_grouping (bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, optional, по умолчанию self.keep_aspect_ratio) — Если True, изображение масштабируется с использованием меньшего из коэффициентов масштабирования по высоте и ширине, который применяется к обоим измерениям. Это обеспечивает минимально возможное уменьшение изображения при условии, что оно помещается в требуемый размер вывода. Если также задан параметр ensure_multiple_of, изображение дополнительно масштабируется до размера, кратного этому значению, путем округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного. Может быть переопределен параметром keep_aspect_ratio в preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, optional, по умолчанию self.ensure_multiple_of) — Если do_resize равно True, изображение масштабируется до размера, кратного этому значению. Это делается путём округления высоты и ширины вниз до ближайшего кратного этому значению. Работает как с установленным, так и с не установленным keep_aspect_ratio равным True. Может быть переопределено параметром ensure_multiple_of в preprocess.

Возвращает

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

ZoeDepthForDepthEstimation

класс transformers.ZoeDepthForDepthEstimation

< >

( config: ZoeDepthConfig )

Параметры

  • config (ZoeDepthConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация по файлу конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Чтобы загрузить веса модели, используйте метод from_pretrained().

Модель ZoeDepth с одним или несколькими головками для метрической оценки глубины.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)

Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

forward

< >

( pixel_values: Tensorlabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → DepthEstimatorOutput or tuple(torch.Tensor)

Параметры

  • pixel_values (torch.Tensor формы (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью ZoeDepthImageProcessor. Подробности см. в ZoeDepthImageProcessor.call() (processor_class использует ZoeDepthImageProcessor для обработки изображений).
  • labels (torch.LongTensor формы (batch_size, height, width), необязательный) — Истинные карты оценки глубины для вычисления функции потерь.
  • output_attentions (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описании attentions в разделе возвращаемых тензоров.
  • output_hidden_states (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описании hidden_states среди возвращаемых тензоров.
  • return_dict (bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать ModelOutput вместо обычного кортежа.

Возвращает

DepthEstimatorOutput или tuple(torch.Tensor)

Объект DepthEstimatorOutput или кортеж torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (ZoeDepthConfig) и входных данных.

Метод forward класса ZoeDepthForDepthEstimation 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 задан labels) — Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).

  • predicted_depth (torch.Tensor формы (batch_size, height, width)) — Предсказанная глубина для каждого пикселя.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается, если передано output_hidden_states=True или если config.output_hidden_states=True) — Кортеж из torch.Tensor (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы (batch_size, num_channels, height, width).

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

  • 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, patch_size, sequence_length).

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

Примеры:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, ZoeDepthForDepthEstimation
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> 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("Intel/zoedepth-nyu-kitti")
>>> model = ZoeDepthForDepthEstimation.from_pretrained("Intel/zoedepth-nyu-kitti")

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

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

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

>>> # visualize the prediction
>>> predicted_depth = post_processed_output[0]["predicted_depth"]
>>> depth = predicted_depth * 255 / predicted_depth.max()
>>> depth = depth.detach().cpu().numpy()
>>> depth = Image.fromarray(depth.astype("uint8"))
Update on GitHub

←YOLOS Audio Spectrogram Transformer→