DabDetrModelのforwardメソッドは、__call__特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

• last_hidden_state (torch.Tensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンスです。

  past_key_valuesが使用されている場合、出力されるのは、形状(batch_size, 1, hidden_size)のシーケンスの最後の隠れ状態のみです。

• past_key_values (EncoderDecoderCache、任意、use_cache=True が渡された場合または config.use_cache=True の場合に返されます) — EncoderDecoderCache のインスタンスです。詳細については、kv cache ガイドを参照してください。

  自己注意ブロックおよび相互注意ブロック内のキーとバリューの事前計算済み隠れ状態（hidden-states）を保持しており、シーケンシャルデコーディングを高速化するために使用できます（past_key_values 入力参照）。

• decoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

  各層の出力におけるデコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

• decoder_attentions (tuple(torch.Tensor)、任意、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。

• cross_attentions (tuple(torch.Tensor)、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます)— torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) です。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

• encoder_hidden_states (tuple(torch.Tensor)、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

  各層の出力におけるエンコーダーのHidden-states、および任意の初期埋め込み出力。

• encoder_attentions (tuple(torch.Tensor)、任意、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor、形状 (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意、config.auxiliary_loss=True の場合に返されます) — 中間デコーダー活性化、すなわち各デコーダー層の出力で、それぞれがレイヤノーマルを通過したものです。

• reference_points (torch.Tensor、shape (config.decoder_layers, batch_size, num_queries, 2 (anchor points))) — 参照点（デコーダーの各層の参照点）。

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
>>> 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("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")
>>> model = AutoModel.from_pretrained("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")

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

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

>>> # the last hidden states are the final query embeddings of the Transformer decoder
>>> # these are of shape (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]

DabDetrForObjectDetection の forward メソッドは、__call__ という特殊メソッドをオーバーライドします。

この関数内でフォワードパスの手順を定義する必要がありますが、その後、この関数ではなくModuleインスタンスを呼び出すべきです。前者は前処理と後処理の実行を適切に処理するのに対し、後者はそれらを黙って無視するためです。

• loss (torch.Tensor、形状 (1,)、任意、labels が提供された場合に返されます) — クラス予測の負の対数尤度（クロスエントロピー）とバウンディングボックス損失の線形結合による総損失です。後者は、L1損失と汎用スケール不変IoU損失の線形結合として定義されます。

• loss_dict (Dict, 任意) — 個別の損失を含む辞書です。ログ出力に便利です。

• logits (torch.Tensor、形状 (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — すべてのクエリに対する分類 logits（no-object を含む）。

• pred_boxes (torch.Tensor、shape (batch_size, num_queries, 4)) — すべてのクエリに対する正規化されたボックス座標です。(center_x, center_y, width, height) で表されます。これらの値は、バッチ内の各画像のサイズに対して [0, 1] の範囲で正規化されています（パディングは考慮されません）。~DabDetrImageProcessor.post_process_object_detection を使用すると、正規化されていないバウンディングボックスを取得できます。

• auxiliary_outputs (list[Dict]、optional) — オプション。補助損失が有効化されている場合（つまり config.auxiliary_loss が True に設定されている場合）かつラベルが提供されている場合にのみ返されます。各デコーダ層について、上記の2つのキー（logits と pred_boxes）を含む辞書のリストです。

• last_hidden_state (torch.Tensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — モデルのデコーダーの最終層の出力における、隠れ状態のシーケンス。

• decoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

  各層の出力および初期埋め込み出力における、デコーダーの隠れ状態。

• decoder_attentions (tuple[torch.Tensor]、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  自己アテンションヘッドにおける加重平均を計算するために使用される、アテンションのsoftmax後のデコーダーのアテンション重み。

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor]、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  クロスアテンション層のアテンション重みは、アテンションのsoftmax適用後に計算され、クロスアテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

• encoder_last_hidden_state (torch.Tensor、形状 (batch_size, sequence_length, hidden_size)、任意) — モデルのエンコーダーの最終層の出力における隠れ状態のシーケンス。

• encoder_hidden_states (tuple[torch.Tensor]、optional、output_hidden_states=True が渡された場合または config.output_hidden_states=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（埋め込み層を持つモデルの場合、埋め込みの出力が 1 つ、各層の出力がそれぞれ 1 つずつ）で、形状は (batch_size, sequence_length, hidden_size) です。

  各層の出力および初期埋め込み出力におけるエンコーダーの隠れ状態。

• encoder_attentions (tuple[torch.Tensor]、optional、output_attentions=True が渡された場合または config.output_attentions=True の場合に返されます) — torch.Tensor のタプル（各レイヤーごとに1つ）、形状は (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)。

  アテンションのsoftmaxを適用した後のエンコーダーのアテンション重み。自己アテンションヘッドにおける加重平均の計算に使用されます。

>>> from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection
>>> 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("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("IDEA-Research/dab-detr-resnet-50")

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

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

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> target_sizes = torch.tensor([(image.height, image.width)])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, threshold=0.5, target_sizes=target_sizes)[0]
>>> for score, label, box in zip(results["scores"], results["labels"], results["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}"
...     )
Detected remote with confidence 0.833 at location [38.31, 72.1, 177.63, 118.45]
Detected cat with confidence 0.831 at location [9.2, 51.38, 321.13, 469.0]
Detected cat with confidence 0.804 at location [340.3, 16.85, 642.93, 370.95]
Detected remote with confidence 0.683 at location [334.48, 73.49, 366.37, 190.01]
Detected couch with confidence 0.535 at location [0.52, 1.19, 640.35, 475.1]