# Deformable DETR [Deformable DETR](https://huggingface.co/papers/2010.04159) cải tiến so với [DETR](./detr) gốc bằng cách sử dụng module chú ý biến dạng (deformable attention). Cơ chế này chọn lọc chú ý đến một tập hợp nhỏ các điểm lấy mẫu chính (key sampling points) xung quanh một điểm tham chiếu. Nó cải thiện tốc độ huấn luyện và độ chính xác. drawing Kiến trúc Deformable DETR. Được trích từ bài báo gốc. Bạn có thể tìm thấy tất cả các checkpoint Deformable DETR khả dụng dưới tổ chức [SenseTime](https://huggingface.co/SenseTime). > [!TIP] > Mô hình này được đóng góp bởi [nielsr](https://huggingface.co/nielsr). > > Nhấp vào các mô hình Deformable DETR ở thanh bên phải để xem thêm các ví dụ về cách áp dụng Deformable DETR cho các tác vụ phát hiện đối tượng và phân đoạn khác nhau. Ví dụ dưới đây minh họa cách thực hiện phát hiện đối tượng bằng [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) và lớp [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/auto#transformers.AutoModel). ```python from transformers import pipeline pipeline = pipeline( "object-detection", model="SenseTime/deformable-detr", device_map=0 ) pipeline("http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg") ``` ```python import requests import torch from PIL import Image from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg" image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw) image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr") model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr", device_map="auto") # prepare image for the model inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device) with torch.no_grad(): outputs = model(**inputs) results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]]), threshold=0.3) for result in results: for score, label_id, box in zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"]): score, label = score.item(), label_id.item() box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] print(f"{model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}") ``` ## Tài nguyên - Tham khảo bộ [notebooks](https://github.com/NielsRogge/Transformers-Tutorials/tree/master/Deformable-DETR) này để suy luận và tinh chỉnh [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) trên một tập dữ liệu tùy chỉnh. ## DeformableDetrImageProcessor[[transformers.DeformableDetrImageProcessor]] #### transformers.DeformableDetrImageProcessor[[transformers.DeformableDetrImageProcessor]] ```python transformers.DeformableDetrImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_deformable_detr.py#L271) **Tham số:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, mặc định là `{'shortest_edge' : 800, 'longest_edge': 1333}`): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `False`) : Có nên mặc định sử dụng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, mặc định là `2`) : Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `0.00392156862745098`) : Hệ số để điều chỉnh lại kích thước ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.485, 0.456, 0.406]`) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.229, 0.224, 0.225]`) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến kích thước vuông cố định cho từng ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. format (`str`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `AnnotationFormat.COCO_DETECTION`) : Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong "coco_detection" hoặc "coco_panoptic". do_convert_annotations (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Kiểm soát việc có chuyển đổi các chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng `(center_x, center_y, width, height)` và trong khoảng `[0, 1]`. Có thể ghi đè bằng tham số `do_convert_annotations` trong phương thức `preprocess`. Tạo bộ xử lý ảnh DeformableDetrImageProcessor. #### preprocess[[transformers.DeformableDetrImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = None, return_segmentation_masks: bool | None = None, masks_path: str | pathlib.Path | None = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_deformable_detr.py#L526) **Tham số:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt `do_rescale=False`. annotations (`AnnotationType` hoặc `list[AnnotationType]`, *tùy chọn*) : Các chú thích cần biến đổi theo cách đệm (padding) được áp dụng cho các hình ảnh. return_segmentation_masks (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `self.return_segmentation_masks`) : Có trả về các mặt nạ phân đoạn hay không. masks_path (`str` hoặc `pathlib.Path`, *tùy chọn*) : Đường dẫn đến thư mục chứa các mặt nạ phân đoạn. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*): Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Có mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Bộ lọc resampling để sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các enum `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ hình ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Hệ số để thay đổi tỷ lệ ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. format (`str`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `AnnotationFormat.COCO_DETECTION`) : Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong "coco_detection" hoặc "coco_panoptic". do_convert_annotations (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Kiểm soát việc có chuyển đổi các chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng `(center_x, center_y, width, height)` và trong khoảng `[0, 1]`. Có thể ghi đè bằng tham số `do_convert_annotations` trong phương thức `preprocess`. **Trả về:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức __call__ ('pixel_values', v.v.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *tùy chọn*) -- Bạn có thể cung cấp tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo. #### post_process_object_detection[[transformers.DeformableDetrImageProcessor.post_process_object_detection]] ```python post_process_object_detection(outputs, threshold: float = 0.5, target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = None, top_k: int = 100) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_deformable_detr.py#L667) **Tham số:** outputs (`DetrObjectDetectionOutput`) : Đầu ra thô của mô hình. threshold (`float`, *tùy chọn*) : Ngưỡng điểm để giữ lại các dự đoán phát hiện đối tượng. target_sizes (`torch.Tensor` hoặc `list[tuple[int, int]]`, *tùy chọn*) : Tensor có shape `(batch_size, 2)` hoặc danh sách các tuple (`tuple[int, int]`) chứa kích thước đích (chiều cao, chiều rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước. top_k (`int`, *optional*, mặc định là 100) : Chỉ giữ lại top k bounding box trước khi lọc bằng ngưỡng. **Trả về:** `list[Dict]` Một danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa điểm số, nhãn và hộp bao quanh cho một hình ảnh trong lô dữ liệu, như được dự đoán bởi mô hình. Chuyển đổi đầu ra thô của [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) thành các hộp bao cuối cùng ở định dạng (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Chỉ hỗ trợ PyTorch. ## DeformableDetrImageProcessorPil[[transformers.DeformableDetrImageProcessorPil]] #### transformers.DeformableDetrImageProcessorPil[[transformers.DeformableDetrImageProcessorPil]] ```python transformers.DeformableDetrImageProcessorPil(**kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_pil_deformable_detr.py#L263) **Tham số:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, mặc định là `{'shortest_edge' : 800, 'longest_edge': 1333}`): Mô tả kích thước đầu vào tối đa cho mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `False`) : Có nên mặc định sử dụng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, mặc định là `2`) : Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) của `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `0.00392156862745098`) : Hệ số để điều chỉnh lại kích thước ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `True`) : Có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.485, 0.456, 0.406]`) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `[0.229, 0.224, 0.225]`) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến kích thước vuông cố định cho từng ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. format (`str`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `AnnotationFormat.COCO_DETECTION`) : Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong "coco_detection" hoặc "coco_panoptic". do_convert_annotations (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Kiểm soát việc có chuyển đổi các chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng `(center_x, center_y, width, height)` và trong khoảng `[0, 1]`. Có thể ghi đè bằng tham số `do_convert_annotations` trong phương thức `preprocess`. Tạo bộ xử lý ảnh DeformableDetrImageProcessor. #### preprocess[[transformers.DeformableDetrImageProcessorPil.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], annotations: dict[str, int | str | list[dict]] | list[dict[str, int | str | list[dict]]] | None = None, return_segmentation_masks: bool | None = None, masks_path: str | pathlib.Path | None = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_pil_deformable_detr.py#L531) **Tham số:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ảnh cần tiền xử lý. Kỳ vọng một ảnh đơn hoặc một lô ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 255. Nếu truyền vào các ảnh có giá trị pixel từ 0 đến 1, hãy đặt `do_rescale=False`. annotations (`AnnotationType` hoặc `list[AnnotationType]`, *tùy chọn*) : Các chú thích cần biến đổi theo cách đệm (padding) được áp dụng cho các hình ảnh. return_segmentation_masks (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `self.return_segmentation_masks`) : Có trả về các mặt nạ phân đoạn hay không. masks_path (`str` hoặc `pathlib.Path`, *tùy chọn*) : Đường dẫn đến thư mục chứa các mặt nạ phân đoạn. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có chuyển đổi hình ảnh sang RGB hay không. do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*): Mô tả các kích thước đầu vào tối đa của mô hình. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Có mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước hay không, nếu size là một số nguyên. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụng `center_crop`. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Bộ lọc resampling để sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các enum `PILImageResampling`. Chỉ có hiệu lực khi `do_resize` được đặt thành `True`. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có nên điều chỉnh lại tỷ lệ hình ảnh hay không. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Hệ số để thay đổi tỷ lệ ảnh nếu `do_rescale` được đặt thành `True`. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Xác định có chuẩn hóa hình ảnh hay không. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếu `do_normalize` được đặt thành `True`. do_pad (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có chèn padding cho ảnh hay không. Padding được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược padding cụ thể phụ thuộc vào model. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Kích thước ở dạng `{"height": int, "width" int}` để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu `pad_size` không được cung cấp, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khi `do_pad=True.` do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Có nên cắt ảnh theo kiểu căn giữa hay không. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Chỉ hỗ trợ `ChannelDimension.FIRST`. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị sau: - `"channels_first"` hoặc `ChannelDimension.FIRST`: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width). - `"channels_last"` hoặc `ChannelDimension.LAST`: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels). - `"none"` hoặc `ChannelDimension.NONE`: ảnh ở định dạng (height, width). device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành `'pt'`, ngược lại trả về một danh sách các tensor. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Xác định có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *tuỳ chọn*) : Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. format (`str`, *kwargs*, *tuỳ chọn*, mặc định là `AnnotationFormat.COCO_DETECTION`) : Định dạng dữ liệu của các chú thích. Một trong "coco_detection" hoặc "coco_panoptic". do_convert_annotations (`bool`, *kwargs*, *optional*, mặc định là `True`) : Kiểm soát việc có chuyển đổi các chú thích sang định dạng mà mô hình DEFORMABLE_DETR mong đợi hay không. Chuyển đổi các hộp bao quanh sang định dạng `(center_x, center_y, width, height)` và trong khoảng `[0, 1]`. Có thể ghi đè bằng tham số `do_convert_annotations` trong phương thức `preprocess`. **Trả về:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- Từ điển chứa các danh sách/mảng/tensor được trả về bởi phương thức __call__ ('pixel_values', v.v.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *tùy chọn*) -- Bạn có thể cung cấp tensor_type tại đây để chuyển đổi các danh sách số nguyên trong Tensor PyTorch/Numpy khi khởi tạo. #### post_process_object_detection[[transformers.DeformableDetrImageProcessorPil.post_process_object_detection]] ```python post_process_object_detection(outputs, threshold: float = 0.5, target_sizes: transformers.utils.generic.TensorType | list[tuple] = None, top_k: int = 100) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/image_processing_pil_deformable_detr.py#L676) **Tham số:** outputs (`DetrObjectDetectionOutput`) : Đầu ra thô của mô hình. threshold (`float`, *tùy chọn*) : Ngưỡng điểm để giữ lại các dự đoán phát hiện đối tượng. target_sizes (`torch.Tensor` hoặc `list[tuple[int, int]]`, *tùy chọn*) : Tensor có shape `(batch_size, 2)` hoặc danh sách các tuple (`tuple[int, int]`) chứa kích thước đích (chiều cao, chiều rộng) của mỗi hình ảnh trong batch. Nếu để là None, các dự đoán sẽ không được thay đổi kích thước. top_k (`int`, *optional*, mặc định là 100) : Chỉ giữ lại top k bounding box trước khi lọc bằng ngưỡng. **Trả về:** `list[Dict]` Một danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa điểm số, nhãn và hộp bao quanh cho một hình ảnh trong lô dữ liệu, như được dự đoán bởi mô hình. Chuyển đổi đầu ra thô của [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) thành các hộp bao cuối cùng ở định dạng (top_left_x, top_left_y, bottom_right_x, bottom_right_y). Chỉ hỗ trợ PyTorch. ## DeformableDetrConfig[[transformers.DeformableDetrConfig]] #### transformers.DeformableDetrConfig[[transformers.DeformableDetrConfig]] ```python transformers.DeformableDetrConfig(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, num_channels: int = 3, num_queries: int = 300, max_position_embeddings: int = 1024, encoder_layers: int = 6, encoder_ffn_dim: int = 1024, encoder_attention_heads: int = 8, decoder_layers: int = 6, decoder_ffn_dim: int = 1024, decoder_attention_heads: int = 8, encoder_layerdrop: float | int = 0.0, activation_function: str = 'relu', d_model: int = 256, dropout: float | int = 0.1, attention_dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, init_std: float = 0.02, init_xavier_std: float = 1.0, return_intermediate: bool = True, auxiliary_loss: bool = False, position_embedding_type: str = 'sine', dilation: bool = False, num_feature_levels: int = 4, encoder_n_points: int = 4, decoder_n_points: int = 4, two_stage: bool = False, two_stage_num_proposals: int = 300, with_box_refine: bool = False, class_cost: int = 1, bbox_cost: int = 5, giou_cost: int = 2, mask_loss_coefficient: int = 1, dice_loss_coefficient: int = 1, bbox_loss_coefficient: int = 5, giou_loss_coefficient: int = 2, eos_coefficient: float = 0.1, focal_alpha: float = 0.25, disable_custom_kernels: bool = False, tie_word_embeddings: bool = True) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/configuration_deformable_detr.py#L25) **Tham số:** is_encoder_decoder (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Xác định xem mô hình có được sử dụng như một bộ mã hóa/giải mã hay không. backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *tùy chọn*) : Cấu hình của mô hình backbone. num_channels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `3`) : Số lượng kênh đầu vào. num_queries (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 300) : Số lượng truy vấn đối tượng, tức là các khe phát hiện. Đây là số lượng đối tượng tối đa mà [DeformableDetrModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrModel) có thể phát hiện trong một hình ảnh. Trong trường hợp `two_stage` được đặt thành `True`, chúng ta sẽ sử dụng `two_stage_num_proposals` thay thế. max_position_embeddings (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1024`) : Độ dài chuỗi tối đa mà mô hình này có thể được sử dụng. encoder_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ mã hóa Transformer. Sẽ sử dụng cùng giá trị với `num_layers` nếu không được đặt. encoder_ffn_dim (`int`, *optional*, mặc định là `1024`) : Độ chiều của lớp "intermediate" (thường được gọi là feed-forward) trong encoder. encoder_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ mã hóa Transformer. decoder_layers (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `6`) : Số lượng lớp ẩn trong bộ giải mã Transformer. Nếu không được đặt, giá trị này sẽ giống với `num_layers`. decoder_ffn_dim (`int`, *optional*, mặc định là `1024`) : Độ chiều của lớp "intermediate" (thường được gọi là feed-forward) trong decoder. decoder_attention_heads (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `8`) : Số lượng đầu chú ý cho mỗi lớp chú ý trong bộ giải mã Transformer. encoder_layerdrop (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Xác suất LayerDrop cho encoder. Xem [bài báo LayerDrop](see https://huggingface.co/papers/1909.11556) để biết thêm chi tiết. activation_function (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `relu`) : Hàm kích hoạt phi tuyến tính (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, v.v. d_model (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `256`) : Kích thước của các lớp encoder và lớp pooler. dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Tỷ lệ cho tất cả các lớp dropout. attention_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. activation_dropout (`Union[float, int]`, *tùy chọn*, mặc định là `0.0`) : Tỷ lệ dropout cho các kích hoạt bên trong lớp liên kết đầy đủ. init_std (`float`, *optional*, mặc định là `0.02`) : Độ lệch chuẩn của truncated_normal_initializer để khởi tạo tất cả các ma trận trọng số. init_xavier_std (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `1.0`) : Hệ số tỷ lệ được sử dụng cho khởi tạo Xavier của trọng số cross-attention. return_intermediate (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là True) : Có trả về trạng thái trung gian hay không auxiliary_loss (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định có sử dụng các tổn thất giải mã phụ (tổn thất ở mỗi lớp giải mã) hay không. position_embedding_type (`str`, *tùy chọn*, mặc định là `"sine"`) : Loại position embeddings được sử dụng trên các đặc trưng hình ảnh. Một trong `"sine"` hoặc `"learned"`. dilation (`bool`, *tuỳ chọn*, mặc định là `False`) : Có thay thế stride bằng dilation trong khối convolutional cuối cùng (DC5) hay không. Chỉ được hỗ trợ khi `use_timm_backbone` = `True`. num_feature_levels (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Số lượng cấp độ đặc trưng đầu vào. encoder_n_points (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Số lượng các key được lấy mẫu ở mỗi cấp độ đặc trưng cho mỗi đầu chú ý trong bộ mã hóa. decoder_n_points (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 4) : Số lượng các key được lấy mẫu ở mỗi cấp độ đặc trưng cho mỗi đầu chú ý trong bộ giải mã. two_stage (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định có áp dụng hai giai đoạn của Deformable DETR hay không, trong đó các đề xuất vùng cũng được tạo ra bởi một biến thể của Deformable DETR, sau đó được đưa vào bộ giải mã để tinh chỉnh hộp bao quanh một cách lặp lại. two_stage_num_proposals (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là 300) : Số lượng đề xuất vùng cần được tạo ra, trong trường hợp `two_stage` được đặt thành `True`. with_box_refine (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Xác định có áp dụng tinh chỉnh hộp bao lặp lại hay không, trong đó mỗi lớp giải mã sẽ tinh chỉnh các hộp bao dựa trên dự đoán từ lớp trước đó. class_cost (`int`, *optional*, mặc định là `1`) : Trọng số tương đối của lỗi phân loại trong chi phí khớp Hungarian. bbox_cost (`int`, *optional*, mặc định là `5`) : Trọng số tương đối của lỗi hộp bao L1 trong chi phí khớp Hungarian. giou_cost (`int`, *optional*, mặc định là `2`) : Trọng số tương đối của tổn thất IoU tổng quát trong chi phí khớp Hungarian. mask_loss_coefficient (`int`, *optional*, mặc định là `1`) : Trọng số tương đối của focal loss trong tổn thất phân đoạn panoptic. dice_loss_coefficient (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `1`) : Trọng số tương đối của dice loss trong panoptic segmentation loss. bbox_loss_coefficient (`int`, *tuỳ chọn*, mặc định là `5`) : Trọng số tương đối của tổn thất hộp bao L1 trong tổn thất phân đoạn toàn cảnh. giou_loss_coefficient (`int`, *optional*, mặc định là `2`) : Trọng số tương đối của tổn thất IoU tổng quát trong tổn thất phân đoạn panoptic. eos_coefficient (`float`, *tùy chọn*, mặc định là `0.1`) : Trọng số phân loại tương đối của lớp 'no-object' trong hàm mất mát phát hiện đối tượng. focal_alpha (`float`, *tuỳ chọn*, mặc định là `0.25`) : Tham số Alpha trong focal loss. disable_custom_kernels (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `False`) : Vô hiệu hóa việc sử dụng các kernel CUDA và CPU tùy chỉnh. Tùy chọn này là cần thiết cho việc xuất ONNX, vì các kernel tùy chỉnh không được hỗ trợ bởi PyTorch ONNX export. tie_word_embeddings (`bool`, *tùy chọn*, mặc định là `True`) : Có nên gắn kết các nhúng trọng số theo ánh xạ `tied_weights_keys` của mô hình hay không. Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một DeformableDetrModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Deformable Detr theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc của mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của [SenseTime/deformable-detr](https://huggingface.co/SenseTime/deformable-detr) Các đối tượng cấu hình kế thừa từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) để biết thêm thông tin. Ví dụ: ```python >>> from transformers import DeformableDetrConfig, DeformableDetrModel >>> # Initializing a Deformable DETR SenseTime/deformable-detr style configuration >>> configuration = DeformableDetrConfig() >>> # Initializing a model (with random weights) from the SenseTime/deformable-detr style configuration >>> model = DeformableDetrModel(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## DeformableDetrModel[[transformers.DeformableDetrModel]] #### transformers.DeformableDetrModel[[transformers.DeformableDetrModel]] ```python transformers.DeformableDetrModel(config: DeformableDetrConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/modeling_deformable_detr.py#L1145) **Tham số:** config ([DeformableDetrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Deformable DETR cơ bản (gồm một backbone và Transformer encoder-decoder) xuất ra các hidden-states thô mà không có bất kỳ head cụ thể nào ở phía trên. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.DeformableDetrModel.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/modeling_deformable_detr.py#L1319) **Tham số:** pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). pixel_mask (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, height, width)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các giá trị pixel đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các pixel thực (tức là **không bị che**), - 0 cho các pixel đệm (tức là **bị che**). [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) decoder_attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries)`, *tùy chọn*) : Không được sử dụng theo mặc định. Có thể được dùng để che (mask) các truy vấn đối tượng. encoder_outputs (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder. inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền bản đồ đặc tính đã được làm phẳng (đầu ra của lớp backbone + lớp chiếu), bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn đã làm phẳng của một hình ảnh. decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì khởi tạo các query bằng một tensor các số 0, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. **Trả về:** `DeformableDetrModelOutput` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `DeformableDetrModelOutput` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (`None`) và đầu vào. Phương thức forward của [DeformableDetrModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrModel) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **init_reference_points** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Các điểm tham chiếu ban đầu được truyền qua bộ giải mã Transformer. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- Chuỗi các hidden-state tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã (decoder) của mô hình. - **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã). - **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (điểm tham chiếu của từng lớp trong bộ giải mã). - **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu. - **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention). - **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo. - **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình. - **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu. - **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân. - **enc_outputs_class** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *tùy chọn*, được trả về khi `config.with_box_refine=True` và `config.two_stage=True`) -- Điểm số của các hộp bao dự đoán, trong đó `config.two_stage_num_proposals` hộp bao có điểm cao nhất được chọn làm đề xuất vùng ở giai đoạn đầu. Đầu ra của phân loại nhị phân hộp bao (tức là tiền cảnh và hậu cảnh). - **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_length, 4)`, *tùy chọn*, được trả về khi `config.with_box_refine=True` và `config.two_stage=True`) -- Logits của tọa độ bounding box dự đoán ở giai đoạn đầu. Ví dụ: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, DeformableDetrModel >>> 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("SenseTime/deformable-detr") >>> model = DeformableDetrModel.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr") >>> 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] ``` ## DeformableDetrForObjectDetection[[transformers.DeformableDetrForObjectDetection]] #### transformers.DeformableDetrForObjectDetection[[transformers.DeformableDetrForObjectDetection]] ```python transformers.DeformableDetrForObjectDetection(config: DeformableDetrConfig) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/modeling_deformable_detr.py#L1542) **Tham số:** config ([DeformableDetrConfig](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrConfig)) : Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) để tải trọng số mô hình. Mô hình Deformable DETR (gồm một backbone và Transformer encoder-decoder) với các đầu dò phát hiện đối tượng phía trên, dành cho các tác vụ như phát hiện COCO. Mô hình này kế thừa từ [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/vi/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu ra, v.v.) Mô hình này cũng là một lớp con của [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung. #### forward[[transformers.DeformableDetrForObjectDetection.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, decoder_attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, decoder_inputs_embeds: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: list[dict] | None = None, **kwargs: *) ``` [Nguồn](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/deformable_detr/modeling_deformable_detr.py#L1580) **Tham số:** pixel_values (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Các tensor tương ứng với các ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng `image_processor_class`. Xem `image_processor_class.__call__` để biết chi tiết (`processor_class` sử dụng `image_processor_class` để xử lý ảnh). pixel_mask (`torch.LongTensor` có hình dạng `(batch_size, height, width)`, *tùy chọn*) : Mặt nạ để tránh thực hiện chú ý trên các giá trị pixel đệm. Các giá trị mặt nạ được chọn trong `[0, 1]`: - 1 cho các pixel thực (tức là **không bị che**), - 0 cho các pixel đệm (tức là **bị che**). [Mặt nạ chú ý là gì?](../glossary#attention-mask) decoder_attention_mask (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries)`, *tùy chọn*) : Không được sử dụng theo mặc định. Có thể được dùng để che (mask) các truy vấn đối tượng. encoder_outputs (`torch.Tensor`, *tùy chọn*) : Tuple gồm (`last_hidden_state`, *tùy chọn*: `hidden_states`, *tùy chọn*: `attentions`) `last_hidden_state` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) là một chuỗi các hidden-states tại đầu ra của lớp cuối cùng của encoder. Được sử dụng trong cross-attention của decoder. inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì truyền bản đồ đặc tính đã được làm phẳng (đầu ra của lớp backbone + lớp chiếu), bạn có thể chọn trực tiếp truyền một biểu diễn đã làm phẳng của một hình ảnh. decoder_inputs_embeds (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, hidden_size)`, *tùy chọn*) : Tùy chọn, thay vì khởi tạo các query bằng một tensor các số 0, bạn có thể chọn truyền trực tiếp một biểu diễn nhúng. labels (`list[Dict]` có độ dài `(batch_size,)`, *tùy chọn*) : Nhãn để tính toán tổn thất khớp hai phần. Danh sách các từ điển, mỗi từ điển chứa ít nhất 2 khóa sau: 'class_labels' và 'boxes' (lần lượt là nhãn lớp và hộp bao quanh của một hình ảnh trong lô). Bản thân các nhãn lớp phải là một `torch.LongTensor` có độ dài `(number of bounding boxes in the image,)` và các hộp bao quanh phải là một `torch.Tensor` có hình dạng `(number of bounding boxes in the image, 4)`. **Trả về:** `DeformableDetrObjectDetectionOutput` hoặc `tuple(torch.Tensor)` Một `DeformableDetrObjectDetectionOutput` hoặc một tuple của `torch.Tensor` (nếu `return_dict=False` được truyền hoặc khi `config.return_dict=False`) bao gồm các phần tử khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (`None`) và đầu vào. Phương thức forward của [DeformableDetrForObjectDetection](/docs/transformers/v5.23.0/vi/model_doc/deformable_detr#transformers.DeformableDetrForObjectDetection) ghi đè lên phương thức đặc biệt `__call__`. Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, bạn nên gọi instance của `Module` sau đó thay vì gọi hàm này, vì instance `Module` sẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ bỏ qua chúng một cách im lặng. - **loss** (`torch.Tensor` có shape `(1,)`, *optional*, được trả về khi `labels` được cung cấp)) -- Tổng loss dưới dạng tổ hợp tuyến tính của negative log-likelihood (cross-entropy) cho dự đoán lớp và bounding box loss. Phần sau được định nghĩa là tổ hợp tuyến tính của L1 loss và generalized scale-invariant IoU loss. - **loss_dict** (`Dict`, *tùy chọn*) -- Một từ điển chứa các giá trị loss riêng lẻ. Hữu ích cho việc ghi log. - **logits** (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_queries, num_classes + 1)`) -- Logits phân loại (bao gồm no-object) cho tất cả các query. - **pred_boxes** (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Tọa độ hộp chuẩn hóa cho tất cả các query, được biểu diễn dưới dạng (center_x, center_y, width, height). Các giá trị này được chuẩn hóa trong khoảng [0, 1], tương đối với kích thước của từng hình ảnh riêng lẻ trong batch (bỏ qua padding nếu có). Bạn có thể sử dụng `~DeformableDetrProcessor.post_process_object_detection` để lấy các hộp giới hạn chưa được chuẩn hóa. - **auxiliary_outputs** (`list[Dict]`, *tuỳ chọn*) -- Tuỳ chọn, chỉ được trả về khi các tổn thất phụ được kích hoạt (tức là `config.auxiliary_loss` được đặt thành `True`) và nhãn được cung cấp. Đây là một danh sách các từ điển chứa hai khóa nêu trên (`logits` và `pred_boxes`) cho mỗi lớp giải mã. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ giải mã của mô hình. - **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của bộ giải mã tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu. - **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tùy chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự (self-attention). - **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của lớp cross-attention của bộ giải mã, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý chéo. - **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *tùy chọn*) -- Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của bộ mã hóa trong mô hình. - **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_hidden_states=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_hidden_states=True`) -- Bộ tuple các `torch.Tensor` (một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Trạng thái ẩn của bộ mã hóa tại đầu ra của mỗi lớp cùng với đầu ra của nhúng ban đầu. - **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *tuỳ chọn*, được trả về khi `output_attentions=True` được truyền vào hoặc khi `config.output_attentions=True`) -- Bộ tuple của `torch.Tensor` (một cho mỗi lớp) có hình dạng `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Trọng số chú ý của bộ mã hóa, sau softmax chú ý, được sử dụng để tính trung bình có trọng số trong các đầu chú ý tự thân. - **init_reference_points** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Các điểm tham chiếu ban đầu được truyền qua bộ giải mã Transformer. - **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Các trạng thái ẩn trung gian được xếp chồng (đầu ra của từng lớp trong bộ giải mã). - **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Các điểm tham chiếu trung gian được xếp chồng (điểm tham chiếu của từng lớp trong bộ giải mã). - **enc_outputs_class** (`torch.Tensor` có hình dạng `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *tùy chọn*, được trả về khi `config.with_box_refine=True` và `config.two_stage=True`) -- Điểm số của các hộp bao dự đoán, trong đó `config.two_stage_num_proposals` hộp bao có điểm cao nhất được chọn làm đề xuất vùng ở giai đoạn đầu. Đầu ra của phân loại nhị phân hộp bao (tức là tiền cảnh và hậu cảnh). - **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor` có shape `(batch_size, sequence_length, 4)`, *tùy chọn*, được trả về khi `config.with_box_refine=True` và `config.two_stage=True`) -- Logits của tọa độ bounding box dự đoán ở giai đoạn đầu. Ví dụ: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, DeformableDetrForObjectDetection >>> 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("SenseTime/deformable-detr") >>> model = DeformableDetrForObjectDetection.from_pretrained("SenseTime/deformable-detr") >>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt") >>> outputs = model(**inputs) >>> # 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=0.5, 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 cat with confidence 0.8 at location [16.5, 52.84, 318.25, 470.78] Detected cat with confidence 0.789 at location [342.19, 24.3, 640.02, 372.25] Detected remote with confidence 0.633 at location [40.79, 72.78, 176.76, 117.25] ```