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 (v5.22.1).
Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

Model ini dipublikasikan di HF papers pada 2023-02-23 dan disumbangkan ke Hugging Face Transformers pada 2024-07-08.

ZoeDepth

ZoeDepth adalah model estimasi kedalaman yang menggabungkan kemampuan generalisasi dari estimasi kedalaman relatif (seberapa jauh objek satu sama lain) dan estimasi kedalaman metrik (pengukuran kedalaman yang presisi pada skala metrik) dari satu gambar. Model ini dilatih sebelumnya pada 12 dataset menggunakan kedalaman relatif dan 2 dataset (NYU Depth v2 dan KITTI) untuk akurasi metrik. Sebuah head ringan dengan modul bin metrik untuk setiap domain digunakan, dan selama inferensi, head yang sesuai dipilih secara otomatis untuk setiap gambar input dengan menggunakan klasifier laten.

drawing

Anda dapat menemukan semua checkpoint ZoeDepth asli di bawah organisasi Intel.

Contoh di bawah ini menunjukkan cara memperkirakan kedalaman dengan Pipeline atau kelas AutoModel.

Pipeline
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"]

Catatan

  • Pada implementasi asli, ZoeDepth melakukan inferensi pada gambar asli dan gambar yang dibalik, lalu merata-ratakan hasilnya. Fungsi post_process_depth_estimation menangani hal ini dengan meneruskan output yang dibalik ke argumen opsional outputs_flipped seperti yang ditunjukkan di bawah.

     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,
     )

Sumber daya

  • Lihat notebook ini untuk contoh inferensi.

ZoeDepthConfig

kelas 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 )

Parameter

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opsional) — Konfigurasi dari model backbone.
  • hidden_act (str, opsional, defaultnya gelu) — Fungsi aktivasi non-linear (fungsi atau string) di decoder. Misalnya, "gelu", "relu", "silu", dan sebagainya.
  • initializer_range (float, opsional, defaultnya 0.02) — Standar deviasi dari truncated_normal_initializer untuk menginisialisasi semua matriks bobot.
  • batch_norm_eps (float, opsional, defaultnya 1e-05) — Epsilon yang digunakan oleh lapisan normalisasi batch.
  • readout_type (str, opsional, default ke "project") — Jenis readout yang digunakan saat memproses readout token (CLS token) dari hidden states intermediate dari backbone ViT. Bisa berupa salah satu dari ["ignore", "add", "project"]. “ignore” mengabaikan CLS token. “add” meneruskan informasi dari CLS token ke semua token lain dengan menambahkan representasinya. “project” meneruskan informasi ke token lain dengan mengonkatenasi readout ke semua token lain sebelum memproyeksikan representasi ke dimensi fitur asli D menggunakan linear layer yang diikuti oleh non-linearity GELU."ignore", "add", "project"].
    • “ignore” hanya mengabaikan token CLS.
    • “add” meneruskan informasi dari token CLS ke semua token lainnya dengan cara menambahkan representasi.
    • “project” meneruskan informasi ke token lain dengan mengonkatenasi readout ke semua token lain sebelum memproyeksikan representasi ke dimensi fitur asli D menggunakan lapisan linear yang diikuti oleh non-linearitas GELU.
  • reassemble_factors (list[int], opsional, default [4, 2, 1, 0.5]) — Faktor up/downsampling dari lapisan reassemble.
  • neck_hidden_sizes (list[str], opsional, default [96, 192, 384, 768]) — Ukuran tersembunyi untuk diproyeksikan ke peta fitur dari backbone.
  • fusion_hidden_size (int, opsional, defaultnya 256) — Jumlah channel sebelum fusi.
  • head_in_index (int, opsional, defaultnya -1) — Indeks fitur yang akan digunakan di dalam heads.
  • use_batch_norm_in_fusion_residual (bool, opsional, default False) — Apakah akan menggunakan batch normalization pada unit residual pre-activate dari blok fusion.
  • use_bias_in_fusion_residual (bool, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan bias pada unit residual pre-activate dari blok fusion.
  • num_relative_features (int, opsional, default 32) — Jumlah fitur yang digunakan dalam head estimasi kedalaman relatif.
  • add_projection (bool, opsional, default False) — Apakah akan menambahkan lapisan proyeksi sebelum head estimasi kedalaman.
  • bottleneck_features (int, opsional, default 256) — Jumlah fitur pada lapisan bottleneck.
  • num_attractors (list[int], *optional*, defaults to [16, 8, 4, 1]`) — Jumlah attractor yang digunakan pada setiap tahap.
  • bin_embedding_dim (int, opsional, default 128) — Dimensi dari bin embeddings.
  • attractor_alpha (int, opsional, default 1000) — Nilai alpha yang digunakan dalam attractor.
  • attractor_gamma (int, opsional, default 2) — Nilai gamma yang digunakan dalam attractor.
  • attractor_kind (str, opsional, default "mean") — Jenis attractor yang akan digunakan. Bisa berupa salah satu dari ["mean", "sum"].
  • min_temp (float, opsional, default 0.0212) — Nilai suhu minimum yang dipertimbangkan.
  • max_temp (float, opsional, default 50.0) — Nilai suhu maksimum yang dipertimbangkan.
  • bin_centers_type (str, opsional, default "softplus") — Jenis aktivasi yang digunakan untuk pusat bin. Bisa berupa “normed” atau “softplus”. Untuk pusat bin “normed”, trik normalisasi linear diterapkan. Hal ini menghasilkan pusat bin yang terbatas. Untuk “softplus”, aktivasi softplus digunakan sehingga pusat bin tidak terbatas.
  • bin_configurations (list[dict], opsional, defaultnya [{'n_bins' -- 64, 'min_depth': 0.001, 'max_depth': 10.0}]): Konfigurasi untuk setiap bin head. Setiap konfigurasi harus terdiri dari kunci-kunci berikut:
    • name (str): Nama dari bin head - hanya diperlukan dalam kasus konfigurasi bin yang lebih dari satu.
    • n_bins (int): Jumlah bin yang akan digunakan.
    • min_depth (float): Nilai kedalaman minimum yang dipertimbangkan.
    • max_depth (float): Nilai kedalaman maksimum yang akan dipertimbangkan. Jika hanya satu konfigurasi yang diberikan, model akan menggunakan satu head dengan konfigurasi yang ditentukan. Jika beberapa konfigurasi diberikan, model akan menggunakan beberapa head dengan konfigurasi yang ditentukan.
  • num_patch_transformer_layers (int, opsional) — Jumlah lapisan transformer yang digunakan dalam patch transformer. Hanya digunakan dalam kasus konfigurasi bin multipel.
  • patch_transformer_hidden_size (int, opsional) — Ukuran tersembunyi (hidden size) yang digunakan dalam patch transformer. Hanya digunakan dalam kasus konfigurasi bin multipel.
  • patch_transformer_intermediate_size (int, opsional) — Ukuran intermediate yang digunakan dalam patch transformer. Hanya digunakan dalam kasus konfigurasi bin multipel.
  • patch_transformer_num_attention_heads (int, opsional) — Jumlah attention head yang digunakan dalam patch transformer. Hanya digunakan dalam kasus konfigurasi bin multipel.

Ini adalah kelas konfigurasi untuk menyimpan konfigurasi dari ZoedepthModel. Kelas ini digunakan untuk membuat instans model Zoedepth berdasarkan argumen yang ditentukan, sehingga mendefinisikan arsitektur model. Membuat instans konfigurasi dengan nilai bawaan akan menghasilkan konfigurasi yang serupa dengan konfigurasi dari Intel/zoedepth-nyu

Objek konfigurasi mewarisi dari PreTrainedConfig dan dapat digunakan untuk mengontrol output model. Baca dokumentasi dari PreTrainedConfig untuk informasi lebih lanjut.

Contoh:

>>> 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

kelas transformers.ZoeDepthImageProcessor

< >

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

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 384, 'width': 512}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat melakukan resize, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opsional, defaultnya self.keep_aspect_ratio) — Jika True, gambar di-resize dengan memilih faktor penskalaan tinggi dan lebar yang lebih kecil, lalu menggunakannya untuk kedua dimensi. Hal ini memastikan bahwa gambar diskalakan seminimal mungkin sambil tetap muat dalam ukuran output yang diinginkan. Jika ensure_multiple_of juga diset, gambar akan di-resize lebih lanjut ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai tersebut. Dapat ditimpa oleh keep_aspect_ratio di preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsional, defaultnya self.ensure_multiple_of) — Jika do_resize adalah True, gambar akan di-resize ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini. Cara kerjanya adalah dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai ini. Berfungsi baik dengan maupun tanpa keep_aspect_ratio yang diset ke True. Dapat ditimpa oleh ensure_multiple_of di preprocess.

Membangun pemroses gambar ZoeDepthImageProcessor.

praproses

< >

( 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

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opsional, defaultnya self.keep_aspect_ratio) — Jika True, gambar di-resize dengan memilih faktor penskalaan tinggi dan lebar yang lebih kecil, lalu menggunakannya untuk kedua dimensi. Hal ini memastikan bahwa gambar diskalakan seminimal mungkin sambil tetap muat dalam ukuran output yang diinginkan. Jika ensure_multiple_of juga diset, gambar akan di-resize lebih lanjut ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai tersebut. Dapat ditimpa oleh keep_aspect_ratio di preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsional, defaultnya self.ensure_multiple_of) — Jika do_resize adalah True, gambar akan di-resize ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini. Cara kerjanya adalah dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai ini. Berfungsi baik dengan maupun tanpa keep_aspect_ratio yang diset ke True. Dapat ditimpa oleh ensure_multiple_of di preprocess.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

ZoeDepthImageProcessorPil

kelas transformers.ZoeDepthImageProcessorPil

< >

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

Parameter

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, defaultnya {'height' -- 384, 'width': 512}): Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional, defaultnya True) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat melakukan resize, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, defaultnya 2) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini bisa berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional, default 0.00392156862745098) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional, defaultnya [0.5, 0.5, 0.5]) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional, default True) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opsional, defaultnya self.keep_aspect_ratio) — Jika True, gambar di-resize dengan memilih faktor penskalaan tinggi dan lebar yang lebih kecil, lalu menggunakannya untuk kedua dimensi. Hal ini memastikan bahwa gambar diskalakan seminimal mungkin sambil tetap muat dalam ukuran output yang diinginkan. Jika ensure_multiple_of juga diset, gambar akan di-resize lebih lanjut ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai tersebut. Dapat ditimpa oleh keep_aspect_ratio di preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsional, defaultnya self.ensure_multiple_of) — Jika do_resize adalah True, gambar akan di-resize ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini. Cara kerjanya adalah dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai ini. Berfungsi baik dengan maupun tanpa keep_aspect_ratio yang diset ke True. Dapat ditimpa oleh ensure_multiple_of di preprocess.

Membangun pemroses gambar ZoeDepthImageProcessor.

praproses

< >

( 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

Parameter

  • images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Gambar yang akan dipreprocess. Mengharapkan satu gambar atau batch gambar dengan nilai piksel berkisar dari 0 hingga 255. Jika mengirimkan gambar dengan nilai piksel antara 0 dan 1, atur do_rescale=False.
  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengonversi gambar ke RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan mengubah ukuran gambar.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Menggambarkan dimensi input maksimum untuk model.
  • default_to_square (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menggunakan gambar persegi sebagai default saat mengubah ukuran, jika size berupa int.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran gambar keluaran setelah menerapkan center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filter resampling yang digunakan jika mengubah ukuran gambar. Ini dapat berupa salah satu enum PILImageResampling. Hanya berpengaruh jika do_resize diatur ke True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan penskalaan ulang pada gambar.
  • rescale_factor (float, kwargs, opsional) — Faktor rescale untuk menskalakan ulang gambar jika do_rescale diatur ke True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menormalisasi gambar.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Rata-rata gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opsional) — Standar deviasi gambar yang digunakan untuk normalisasi. Hanya berpengaruh jika do_normalize diatur ke True.
  • do_pad (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan padding pada gambar. Padding dilakukan ke ukuran terbesar dalam batch atau ke ukuran persegi tetap per gambar. Strategi padding yang tepat bergantung pada model.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Ukuran dalam {"height": int, "width" int} untuk melakukan padding pada gambar. Harus lebih besar dari ukuran gambar mana pun yang disediakan untuk pra-pemrosesan. Jika pad_size tidak disediakan, gambar akan di-pad hingga tinggi dan lebar terbesar dalam batch. Diterapkan hanya ketika do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan melakukan center crop pada gambar.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Hanya ChannelDimension.FIRST yang didukung. Ditambahkan untuk kompatibilitas dengan prosesor lambat.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opsional) — Format dimensi channel untuk gambar input. Jika tidak diset, format dimensi channel akan disimpulkan dari gambar input. Bisa berupa salah satu dari:
    • "channels_first" atau ChannelDimension.FIRST: gambar dalam format (num_channels, height, width).
    • "channels_last" atau ChannelDimension.LAST: gambar dalam format (height, width, num_channels).
    • "none" atau ChannelDimension.NONE: gambar dalam format (height, width).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Perangkat untuk memproses video. Jika tidak disetel, perangkat akan disimpulkan dari video input.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Mengembalikan tensor bertumpuk jika diset ke 'pt', selain itu mengembalikan daftar tensor.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opsional) — Apakah akan menonaktifkan pengelompokan gambar berdasarkan ukuran untuk memprosesnya secara individual dan bukan dalam batch. Jika None, akan diatur ke True jika gambar berada di CPU, dan False selain itu. Pilihan ini didasarkan pada pengamatan empiris, seperti yang dijelaskan di sini: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opsional) — Jumlah token gambar yang akan digunakan untuk setiap gambar dalam input. Ditambahkan untuk kompatibilitas mundur, tetapi ini seharusnya diatur sebagai atribut prosesor pada model-model mendatang.
  • keep_aspect_ratio (bool, kwargs, opsional, defaultnya self.keep_aspect_ratio) — Jika True, gambar di-resize dengan memilih faktor penskalaan tinggi dan lebar yang lebih kecil, lalu menggunakannya untuk kedua dimensi. Hal ini memastikan bahwa gambar diskalakan seminimal mungkin sambil tetap muat dalam ukuran output yang diinginkan. Jika ensure_multiple_of juga diset, gambar akan di-resize lebih lanjut ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai tersebut. Dapat ditimpa oleh keep_aspect_ratio di preprocess.
  • ensure_multiple_of (int, kwargs, opsional, defaultnya self.ensure_multiple_of) — Jika do_resize adalah True, gambar akan di-resize ke ukuran yang merupakan kelipatan dari nilai ini. Cara kerjanya adalah dengan membulatkan ke bawah tinggi dan lebar ke kelipatan terdekat dari nilai ini. Berfungsi baik dengan maupun tanpa keep_aspect_ratio yang diset ke True. Dapat ditimpa oleh ensure_multiple_of di preprocess.

Mengembalikan

~image_processing_base.BatchFeature

  • data (dict) — Kamus berisi daftar/array/tensor yang dikembalikan oleh metode call (‘pixel_values’, dll.).
  • tensor_type (Union[None, str, TensorType], opsional) — Anda dapat memberikan tensor_type di sini untuk mengonversi daftar bilangan bulat menjadi Tensor PyTorch/Numpy saat inisialisasi.

ZoeDepthForDepthEstimation

kelas transformers.ZoeDepthForDepthEstimation

< >

( config: ZoeDepthConfig )

Parameter

  • config (ZoeDepthConfig) — Kelas konfigurasi model dengan semua parameter model. Inisialisasi dengan file konfigurasi tidak memuat bobot yang terkait dengan model, hanya konfigurasinya. Lihat metode from_pretrained() untuk memuat bobot model.

Model ZoeDepth dengan satu atau beberapa head estimasi kedalaman metrik di atasnya.

Model ini mewarisi dari PreTrainedModel. Periksa dokumentasi kelas induk untuk metode generik yang diimplementasikan oleh pustaka untuk semua model (seperti mengunduh atau menyimpan, mengubah ukuran embedding input, memangkas kepala, dll.)

Model ini juga merupakan subclass dari torch.nn.Module PyTorch. Gunakan sebagai PyTorch Module biasa dan merujuk ke dokumentasi PyTorch untuk semua hal yang berkaitan dengan penggunaan dan perilaku umum.

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)

Parameter

  • pixel_values (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Tensor yang sesuai dengan gambar input. Nilai piksel dapat diperoleh menggunakan ZoeDepthImageProcessor. Lihat ZoeDepthImageProcessor.call() untuk detailnya (processor_class menggunakan ZoeDepthImageProcessor untuk memproses gambar).
  • labels (torch.LongTensor dengan bentuk (batch_size, height, width), opsional) — Peta estimasi kedalaman ground truth untuk menghitung loss.
  • output_attentions (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan tensor attentions dari semua lapisan attention. Lihat attentions di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • output_hidden_states (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan hidden states dari semua lapisan. Lihat hidden_states di bawah tensor yang dikembalikan untuk detail lebih lanjut.
  • return_dict (bool, opsional) — Apakah akan mengembalikan ModelOutput alih-alih tuple biasa.

Mengembalikan

DepthEstimatorOutput atau tuple(torch.Tensor)

DepthEstimatorOutput atau tuple dari torch.Tensor (jika return_dict=False diteruskan atau ketika config.return_dict=False) yang terdiri dari berbagai elemen tergantung pada konfigurasi (ZoeDepthConfig) dan input.

Metode forward dari ZoeDepthForDepthEstimation menimpa metode khusus __call__.

Meskipun resep untuk forward pass perlu didefinisikan di dalam fungsi ini, sebaiknya panggil instance Module setelahnya alih-alih fungsi ini, karena yang pertama menangani langkah-langkah pra-pemrosesan dan pasca-pemrosesan, sedangkan yang kedua mengabaikannya secara diam-diam.

  • loss (torch.Tensor dengan bentuk (1,), opsional, dikembalikan saat labels disediakan) — Loss klasifikasi (atau regresi jika config.num_labels==1).

  • predicted_depth (torch.Tensor dengan bentuk (batch_size, height, width)) — Kedalaman yang diprediksi untuk setiap piksel.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_hidden_states=True dilewatkan atau saat config.output_hidden_states=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk output dari embeddings, jika model memiliki lapisan embedding, + satu untuk output dari setiap lapisan) dengan bentuk (batch_size, num_channels, height, width).

    Hidden-states model pada output setiap layer ditambah output embedding awal yang opsional.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), opsional, dikembalikan saat output_attentions=True dilewatkan atau saat config.output_attentions=True) — Tuple dari torch.Tensor (satu untuk setiap layer) dengan bentuk (batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).

    Bobot perhatian setelah softmax perhatian, digunakan untuk menghitung rata-rata berbobot di kepala perhatian diri (self-attention).

Contoh:

>>> 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→