La méthode forward du modèle Deimv2Model surcharge la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — États cachés intermédiaires empilés (sortie de chaque couche du décodeur).

• intermediate_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)) — Logits intermédiaires empilés (logits de chaque couche du décodeur).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Points de référence intermédiaires empilés (points de référence de chaque couche du décodeur).

• intermediate_predicted_corners (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Coins intermédiaires prédits empilés (coins prédits de chaque couche du décodeur).

• initial_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, 4)) — Points de référence initiaux utilisés pour la première couche du décodeur.

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• init_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, 4)) — Points de référence initiaux transmis au décodeur du Transformer.

• enc_topk_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.num_labels)) — Scores des boîtes englobantes prédites, où les config.two_stage_num_proposals boîtes englobantes ayant les scores les plus élevés sont sélectionnées comme propositions de régions à l’étape de l’encodeur. Sortie de la classification binaire des boîtes englobantes (c’est-à-dire premier plan et arrière-plan).

• enc_topk_bboxes (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, 4)) — Logits des coordonnées des boîtes englobantes prédites à l'étape de l'encodeur.

• enc_outputs_class (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.num_labels), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Scores des boîtes englobantes prédites, où les config.two_stage_num_proposals boîtes englobantes ayant les scores les plus élevés sont sélectionnées comme propositions de régions dans la première étape. Sortie de la classification binaire des boîtes englobantes (c.-à-d. premier plan et arrière-plan).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, 4), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Logits des coordonnées des boîtes englobantes prédites à la première étape.

• denoising_meta_values (dict, facultatif) — Dictionnaire supplémentaire pour les valeurs liées au débruitage.

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

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

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

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

>>> outputs = model(**inputs)

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

La méthode forward de Deimv2ForObjectDetection redéfinit la méthode spéciale __call__.

Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance Module plutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.

• loss (torch.Tensor de forme (1,), facultatif, renvoyé lorsque labels est fourni)) — Perte totale en tant que combinaison linéaire d'une négative log-vraisemblance (entropie croisée) pour la prédiction de classe et d'une perte de boîte englobante. Cette dernière est définie comme une combinaison linéaire de la perte L1 et de la perte d'IoU généralisée insensible à l'échelle.

• loss_dict (Dict, facultatif) — Un dictionnaire contenant les pertes individuelles. Utile pour la journalisation.

• logits (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits de classification (y compris no-object) pour toutes les requêtes.

• pred_boxes (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, 4)) — Coordonnées des boîtes normalisées pour toutes les requêtes, représentées sous la forme (center_x, center_y, width, height). Ces valeurs sont normalisées dans [0, 1], par rapport à la taille de chaque image individuelle du lot (en ignorant le padding éventuel). Vous pouvez utiliser ~Deimv2ImageProcessor.post_process_object_detection pour récupérer les boîtes englobantes non normalisées (absolues).

• auxiliary_outputs (list[Dict], facultatif) — Facultatif, renvoyé uniquement lorsque les pertes auxiliaires sont activées (c.-à-d. config.auxiliary_loss est défini sur True) et que des étiquettes sont fournies. C'est une liste de dictionnaires contenant les deux clés ci-dessus (logits et pred_boxes) pour chaque couche du décodeur.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, hidden_size)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du décodeur du modèle.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — États cachés intermédiaires empilés (sortie de chaque couche du décodeur).

• intermediate_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)) — Logits intermédiaires empilés (logits de chaque couche du décodeur).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Points de référence intermédiaires empilés (points de référence de chaque couche du décodeur).

• intermediate_predicted_corners (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Coins intermédiaires prédits empilés (coins prédits de chaque couche du décodeur).

• initial_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Points de référence initiaux empilés (points de référence initiaux de chaque couche du décodeur).

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés du décodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties de l'intégration initiale.

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de la couche d'attention croisée du décodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'attention croisée.

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size), facultatif) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche de l'encodeur du modèle.

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_hidden_states=True est passé ou lorsque config.output_hidden_states=True) — Tuple de torch.Tensor (un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  États cachés de l'encodeur à la sortie de chaque couche, plus les sorties des embeddings initiaux.

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor], facultatif, renvoyé lorsque output_attentions=True est passé ou lorsque config.output_attentions=True) — Tuple de torch.Tensor (un par couche) de forme (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Poids d'attention de l'encodeur, après le softmax d'attention, utilisés pour calculer la moyenne pondérée dans les têtes d'auto-attention.

• init_reference_points (torch.Tensor de forme (batch_size, num_queries, 4)) — Points de référence initiaux transmis au décodeur du Transformer.

• enc_topk_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.num_labels), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Logits des coordonnées des boîtes englobantes prédites dans l’encodeur.

• enc_topk_bboxes (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, 4), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Logits des coordonnées des boîtes englobantes prédites dans l’encodeur.

• enc_outputs_class (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, config.num_labels), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Scores des boîtes englobantes prédites, où les config.two_stage_num_proposals boîtes englobantes ayant les scores les plus élevés sont sélectionnées comme propositions de régions dans la première étape. Sortie de la classification binaire des boîtes englobantes (c.-à-d. premier plan et arrière-plan).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor de forme (batch_size, sequence_length, 4), facultatif, renvoyé lorsque config.with_box_refine=True et config.two_stage=True) — Logits des coordonnées des boîtes englobantes prédites à la première étape.

• denoising_meta_values (dict, facultatif) — Dictionnaire supplémentaire pour les valeurs liées au débruitage

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

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

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

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

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

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

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

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

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