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MobileNet V1

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Este modelo se publicó en HF papers el 17-04-2017 y se contribuyó a Hugging Face Transformers el 21-11-2022.

MobileNet V1

MobileNet V1 es una familia de redes neuronales convolucionales eficientes optimizadas para tareas de visión en el dispositivo o embebidas. Logra esta eficiencia mediante el uso de convoluciones separables por profundidad en lugar de convoluciones estándar. La arquitectura permite realizar compensaciones sencillas entre la latencia y la precisión mediante dos hiperparámetros principales: un multiplicador de anchura (alpha) y un multiplicador de resolución de imagen.

Puedes encontrar todos los puntos de control originales de MobileNet bajo la organización Google.

Haz clic en los modelos de MobileNet V1 en la barra lateral derecha para ver más ejemplos de cómo aplicar MobileNet a diferentes tareas de visión.

El siguiente ejemplo demuestra cómo clasificar una imagen con Pipeline o la clase AutoModel.

Pipeline

AutoModel

Notas

Los nombres de los puntos de control siguen el patrón mobilenet_v1_{depth_multiplier}_{resolution}, como mobilenet_v1_1.0_224. 1.0 es el multiplicador de profundidad y 224 es la resolución de la imagen.
Aunque se entrena con imágenes de un tamaño específico, la arquitectura del modelo funciona con imágenes de diferentes tamaños (mínimo 32x32). El MobileNetV1ImageProcessor se encarga del preprocesamiento necesario.
MobileNet se preentrena en ImageNet-1k, un conjunto de datos con 1000 clases. Sin embargo, el modelo predice en realidad 1001 clases. La clase adicional es una clase de “fondo” extra (índice 0).
Los puntos de control originales de TensorFlow determinan la cantidad de relleno en la inferencia porque depende del tamaño de la imagen de entrada. Para usar el comportamiento de relleno nativo de PyTorch, establezca tf_padding=False en MobileNetV1Config.
```
from transformers import MobileNetV1Config

config = MobileNetV1Config.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224", tf_padding=True)
```
La implementación de Transformers no admite las siguientes funciones.
- Utiliza el promedio global (global average pooling) en lugar del promedio opcional de 7x7 con paso 2. Para entradas más grandes, esto produce una salida agrupada que es mayor que un píxel de 1x1.
- No admite otros valores de output_stride (fijo en 32). Para output_strides más pequeños, la implementación original utiliza convoluciones dilatadas para evitar que la resolución espacial se reduzca aún más. (lo cual requeriría convoluciones dilatadas).
- output_hidden_states=True devuelve todos los estados ocultos intermedios. No es posible extraer la salida de capas específicas para otros usos posteriores.
- No incluye los modelos cuantizados de los puntos de control originales porque incluyen operaciones de “FakeQuantization” para descuantizar los pesos.

MobileNetV1Config

clase transformers.MobileNetV1Config

< source >

( 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 = 1.0min_depth: int = 8hidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.999initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001 )

Parámetros

num_channels (int, opcional, valor predeterminado 3) — El número de canales de entrada.
image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, valor predeterminado 224) — El tamaño (resolución) de cada imagen.
depth_multiplier (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 1.0) — Reduce o expande el número de canales en cada capa. A esto también se le llama a veces “alpha” o “multiplicador de ancho”.
min_depth (int, opcional, valor predeterminado 8) — Todas las capas tendrán al menos este número de canales.
hidden_act (str, opcional, valor predeterminado relu6) — La función de activación no lineal (función o cadena) en el decodificador. Por ejemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
tf_padding (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se deben usar las reglas de relleno de TensorFlow en las capas de convolución.
classifier_dropout_prob (Union[float, int], opcional, valor predeterminado 0.999) — La proporción de dropout para el clasificador.
initializer_range (float, opcional, valor predeterminado 0.02) — La desviación estándar del truncated_normal_initializer para inicializar todas las matrices de pesos.
layer_norm_eps (float, opcional, valor predeterminado 0.001) — La epsilon utilizada por las capas de normalización de capa.

Esta es la clase de configuración para almacenar la configuración de un MobileNetV1Model. Se utiliza para instanciar un modelo Mobilenet V1 según los argumentos especificados, definiendo la arquitectura del modelo. Instanciar una configuración con los valores predeterminados producirá una configuración similar a la de google/mobilenet_v1_1.0_224

Los objetos de configuración heredan de PreTrainedConfig y se pueden usar para controlar las salidas del modelo. Lea la documentación de PreTrainedConfig para obtener más información.

Ejemplo:

>>> from transformers import MobileNetV1Config, MobileNetV1Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV1Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV1Model(configuration)

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

MobileNetV1ImageProcessor

clase transformers.MobileNetV1ImageProcessor

< source >

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

Parámetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado None) — Si se debe convertir la imagen a RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe redimensionar la imagen.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, por defecto {'shortest_edge' -- 256}): Describe las dimensiones de entrada máximas para el modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, si size es un int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, por defecto {'height' -- 224, 'width': 224}): Tamaño de la imagen de salida tras aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, por defecto 2) — Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración PILImageResampling. Solo tiene efecto si do_resize está establecido en True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe reescalar la imagen.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, valor predeterminado 0.00392156862745098) — Factor de reescalado para reescalar la imagen si do_rescale está establecido en True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe normalizar la imagen.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, valor predeterminado [0.5, 0.5, 0.5]) — Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize se establece en True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, valor predeterminado [0.5, 0.5, 0.5]) — Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — El tamaño en {"height": int, "width" int} al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que cualquier tamaño de imagen proporcionado para el preprocesamiento. Si no se proporciona pad_size, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe recortar la imagen centrada.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Solo se admite ChannelDimension.FIRST. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — El formato de la dimensión de canales para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canales se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de:
- "channels_first" o ChannelDimension.FIRST: imagen en formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" o ChannelDimension.LAST: imagen en formato (altura, ancho, num_canales).
- "none" o ChannelDimension.NONE: imagen en formato (altura, ancho).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — El dispositivo en el que se procesarán los videos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los videos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador.
Returns stacked tensors if set to 'pt', otherwise returns a list of tensors. —

Construye un procesador de imágenes MobileNetV1.

disable_grouping (bool, kwargs, opcional): Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opcional): El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido para compatibilidad hacia atrás, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador.

preprocesar

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parámetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opcional) — Bandera para desarrolladores destinada a entradas adicionales de tipo imagen que también se preprocesarán. Utilice esto solo si pasar las entradas como kwarg no funciona. Por ejemplo, preprocess(images, masks=masks) es la opción preferida, pero provoca problemas de prioridad de argumentos en algunos modelos. En esos casos se puede usar preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) en su lugar.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Si se debe convertir la imagen a RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Si se debe redimensionar la imagen.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Describe las dimensiones de entrada máximas del modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, si size es un int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamaño de la imagen de salida tras aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los enum PILImageResampling. Solo tiene efecto si do_resize está establecido en True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Si se debe reescalar la imagen.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Factor de reescalado para reescalar la imagen si do_rescale está establecido en True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Si se debe normalizar la imagen.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — El tamaño en {"height": int, "width" int} al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que cualquier tamaño de imagen proporcionado para el preprocesamiento. Si no se proporciona pad_size, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Si se debe recortar la imagen centrada.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Solo se admite ChannelDimension.FIRST. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — El formato de la dimensión de canales para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canales se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de:
- "channels_first" o ChannelDimension.FIRST: imagen en formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" o ChannelDimension.LAST: imagen en formato (altura, ancho, num_canales).
- "none" o ChannelDimension.NONE: imagen en formato (altura, ancho).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — El dispositivo en el que se procesarán los videos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los videos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador.

Devuelve

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Diccionario de listas/arrays/tensores devueltos por el método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Puede especificar un tensor_type aquí para convertir las listas de enteros en Tensors de PyTorch/Numpy durante la inicialización.

Preprocesa una imagen o un lote de imágenes.

MobileNetV1ImageProcessorPil

clase transformers.MobileNetV1ImageProcessorPil

< source >

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

Parámetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado None) — Si se debe convertir la imagen a RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe redimensionar la imagen.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, por defecto {'shortest_edge' -- 256}): Describe las dimensiones de entrada máximas para el modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado False) — Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, si size es un int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, por defecto {'height' -- 224, 'width': 224}): Tamaño de la imagen de salida tras aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, por defecto 2) — Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los valores de la enumeración PILImageResampling. Solo tiene efecto si do_resize está establecido en True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe reescalar la imagen.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, valor predeterminado 0.00392156862745098) — Factor de reescalado para reescalar la imagen si do_rescale está establecido en True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe normalizar la imagen.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, valor predeterminado [0.5, 0.5, 0.5]) — Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize se establece en True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, valor predeterminado [0.5, 0.5, 0.5]) — Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — El tamaño en {"height": int, "width" int} al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que cualquier tamaño de imagen proporcionado para el preprocesamiento. Si no se proporciona pad_size, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe recortar la imagen centrada.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Solo se admite ChannelDimension.FIRST. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — El formato de la dimensión de canales para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canales se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de:
- "channels_first" o ChannelDimension.FIRST: imagen en formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" o ChannelDimension.LAST: imagen en formato (altura, ancho, num_canales).
- "none" o ChannelDimension.NONE: imagen en formato (altura, ancho).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — El dispositivo en el que se procesarán los videos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los videos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador. Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador.
Returns stacked tensors if set to 'pt', otherwise returns a list of tensors. —

Construye un procesador de imágenes MobileNetV1.

preprocesar

< source >

Parámetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagen a preprocesar. Espera una imagen única o un lote de imágenes con valores de píxeles que van de 0 a 255. Si se pasan imágenes con valores de píxeles entre 0 y 1, establezca do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opcional) — Bandera para desarrolladores destinada a entradas adicionales de tipo imagen que también se preprocesarán. Utilice esto solo si pasar las entradas como kwarg no funciona. Por ejemplo, preprocess(images, masks=masks) es la opción preferida, pero provoca problemas de prioridad de argumentos en algunos modelos. En esos casos se puede usar preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) en su lugar.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Si se debe convertir la imagen a RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Si se debe redimensionar la imagen.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Describe las dimensiones de entrada máximas del modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Si se debe usar una imagen cuadrada por defecto al redimensionar, si size es un int.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamaño de la imagen de salida tras aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de remuestreo a utilizar si se redimensiona la imagen. Puede ser uno de los enum PILImageResampling. Solo tiene efecto si do_resize está establecido en True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Si se debe reescalar la imagen.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Factor de reescalado para reescalar la imagen si do_rescale está establecido en True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Si se debe normalizar la imagen.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Media de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desviación estándar de la imagen a utilizar para la normalización. Solo tiene efecto si do_normalize está establecido en True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica si se debe aplicar relleno a la imagen. El relleno se realiza hasta el tamaño más grande del lote o hasta un tamaño cuadrado fijo por imagen. La estrategia exacta de relleno depende del modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — El tamaño en {"height": int, "width" int} al que se rellenan las imágenes. Debe ser mayor que cualquier tamaño de imagen proporcionado para el preprocesamiento. Si no se proporciona pad_size, las imágenes se rellenarán hasta la mayor altura y anchura del lote. Se aplica solo cuando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Si se debe recortar la imagen centrada.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Solo se admite ChannelDimension.FIRST. Se añadió para garantizar la compatibilidad con los procesadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — El formato de la dimensión de canales para la imagen de entrada. Si no se establece, el formato de la dimensión de canales se infiere a partir de la imagen de entrada. Puede ser uno de:
- "channels_first" o ChannelDimension.FIRST: imagen en formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" o ChannelDimension.LAST: imagen en formato (altura, ancho, num_canales).
- "none" o ChannelDimension.NONE: imagen en formato (altura, ancho).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — El dispositivo en el que se procesarán los videos. Si no se establece, el dispositivo se infiere a partir de los videos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Devuelve tensores apilados si se establece en 'pt'; en caso contrario, devuelve una lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Si se debe deshabilitar el agrupamiento de imágenes por tamaño para procesarlas de forma individual y no en lotes. Si es None, se establecerá en True si las imágenes están en CPU, y en False en caso contrario. Esta elección se basa en observaciones empíricas, como se detalla aquí: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — El número de tokens de imagen que se utilizarán para cada imagen en la entrada. Añadido por compatibilidad con versiones anteriores, pero en futuros modelos debería establecerse como un atributo del procesador.

Devuelve

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Diccionario de listas/arrays/tensores devueltos por el método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Puede especificar un tensor_type aquí para convertir las listas de enteros en Tensors de PyTorch/Numpy durante la inicialización.

Preprocesa una imagen o un lote de imágenes.

MobileNetV1Model

clase transformers.MobileNetV1Model

< source >

( config: MobileNetV1Configadd_pooling_layer: bool = True )

Parámetros

config (MobileNetV1Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.
add_pooling_layer (bool, opcional, valor predeterminado True) — Si se debe añadir una capa de pooling

El modelo Mobilenet V1 básico que genera estados ocultos sin ningún cabezal específico en la parte superior.

Este modelo hereda de PreTrainedModel. Consulta la documentación de la clase superior para los métodos genéricos que la biblioteca implementa para todos sus modelos (como la descarga o el guardado, el redimensionamiento de las incrustaciones de entrada, la poda de cabezas, etc.).

Este modelo también es una subclase de torch.nn.Module de PyTorch. Úsalo como un módulo de PyTorch regular y consulta la documentación de PyTorch para todo lo relacionado con el uso y el comportamiento generales.

forward

< source >

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

Parámetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando MobileNetV1ImageProcessor. Consulte MobileNetV1ImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza MobileNetV1ImageProcessor para procesar las imágenes).
output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention o tuple(torch.Tensor)

Un BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (MobileNetV1Config) y las entradas.

El método forward de MobileNetV1Model reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Secuencia de estados ocultos en la salida de la última capa del modelo.
pooler_output (torch.Tensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto de la última capa después de una operación de agrupación en las dimensiones espaciales.
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustaciones, + una para la salida de cada capa) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

Estados ocultos del modelo en la salida de cada capa más las salidas opcionales de la incrustación inicial.

Ejemplo:

MobileNetV1ForImageClassification

clase transformers.MobileNetV1ForImageClassification

< source >

( config: MobileNetV1Config )

Parámetros

config (MobileNetV1Config) — Clase de configuración del modelo con todos los parámetros del modelo. Inicializar con un archivo de configuración no carga los pesos asociados con el modelo, solo la configuración. Consulte el método from_pretrained() para cargar los pesos del modelo.

Modelo MobileNetV1 con una cabeza de clasificación de imágenes en la parte superior (una capa lineal sobre las características agrupadas), por ejemplo, para ImageNet.

forward

< source >

( 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)

Parámetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Los tensores correspondientes a las imágenes de entrada. Los valores de píxeles se pueden obtener utilizando MobileNetV1ImageProcessor. Consulte MobileNetV1ImageProcessor.call() para más detalles (processor_class utiliza MobileNetV1ImageProcessor para procesar las imágenes).
output_hidden_states (bool, opcional) — Indica si se deben devolver los estados ocultos de todas las capas. Consulte hidden_states en los tensores devueltos para obtener más detalles.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Etiquetas para calcular la pérdida de clasificación/regresión de imágenes. Los índices deben estar en [0, ..., config.num_labels - 1]. Si config.num_labels == 1 se calcula una pérdida de regresión (pérdida de error cuadrático medio), si config.num_labels > 1 se calcula una pérdida de clasificación (entropía cruzada).
return_dict (bool, opcional) — Indica si se debe devolver un ModelOutput en lugar de una tupla simple.

Devuelve

ImageClassifierOutputWithNoAttention o tuple(torch.Tensor)

Un ImageClassifierOutputWithNoAttention o una tupla de torch.Tensor (si se pasa return_dict=False o cuando config.return_dict=False) que comprende varios elementos según la configuración (MobileNetV1Config) y las entradas.

El método forward de MobileNetV1ForImageClassification reemplaza el método especial __call__.

Aunque la receta para la pasada hacia adelante debe definirse dentro de esta función, se debe llamar a la instancia de Module después en lugar de a esta, ya que la primera se encarga de ejecutar los pasos de pre y postprocesamiento, mientras que la segunda los ignora silenciosamente.

loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, se devuelve cuando se proporciona labels) — Pérdida de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1).
logits (torch.Tensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Puntuaciones de clasificación (o de regresión si config.num_labels==1) (antes de SoftMax).
hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, devuelto cuando se pasa output_hidden_states=True o cuando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (una para la salida de las incrustaciones, si el modelo tiene una capa de incrustación, + una para la salida de cada etapa) de forma (batch_size, num_channels, height, width). Estados ocultos (también llamados mapas de características) del modelo en la salida de cada etapa.

Ejemplo:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV1ForImageClassification
>>> 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_v1_1.0_224")
>>> model = MobileNetV1ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v1_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])
...

Update on GitHub

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