Transformers documentation
PP-OCRv5_mobile_rec
Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-03-19.
PP-OCRv5_mobile_rec
Tổng quan
PP-OCRv5_mobile_rec là một mô hình nhẹ chuyên dụng cho nhận dạng văn bản, tập trung cụ thể vào việc nhận dạng và hiểu các yếu tố văn bản một cách hiệu quả trong các tài liệu đa ngôn ngữ và cảnh tự nhiên.
Kiến trúc Mô hình
PP-OCRv5_mobile_rec là một trong các mô hình thuộc dòng PP-OCRv5_rec, thế hệ mới nhất của các mô hình nhận dạng văn bản do nhóm PaddleOCR phát triển. Mô hình này được thiết kế để hỗ trợ nhận dạng tiếng Trung giản thể, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, tiếng Nhật cũng như các kịch bản văn bản phức tạp như chữ viết tay, chữ dọc, pinyin và các ký tự hiếm một cách hiệu quả và chính xác bằng một mô hình duy nhất. Trong khi duy trì hiệu suất nhận dạng, nó cũng cân bằng giữa tốc độ suy luận và độ bền vững của mô hình, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật hiệu quả và chính xác cho việc hiểu tài liệu trong nhiều kịch bản khác nhau.
Cách sử dụng
Suy luận với một đầu vào
Ví dụ dưới đây minh họa cách phát hiện văn bản bằng PP-OCRv5_mobile_rec sử dụng AutoModel.
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
model_path="PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png", stream=True).raw).convert("RGB")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)Suy luận theo lô
Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện bằng PP-OCRv5_mobile_rec sử dụng AutoModel:
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png", stream=True).raw).convert("RGB")
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)PPOCRV5MobileRecForTextRecognition
lớp transformers.PPOCRV5MobileRecForTextRecognition
< source >( config: PPOCRV5MobileRecConfig )
Tham số
- config (PPOCRV5MobileRecConfig) — 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() để tải trọng số mô hình.
Mô hình PPOCRV5MobileRec cho các tác vụ nhận dạng văn bản.
Mô hình này kế thừa từ 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, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của 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
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Xem PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor để xử lý hình ảnh).
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPOCRV5MobileRecConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PPOCRV5MobileRecForTextRecognition ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.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, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
PPOCRV5MobileRecConfig
lớp transformers.PPOCRV5MobileRecConfig
< 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 = Nonehidden_act: str = 'silu'backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonehidden_size: int = 120mlp_ratio: float = 2.0depth: int = 2head_out_channels: int = 18385conv_kernel_size: list | None = Noneqkv_bias: bool = Truenum_attention_heads: int = 8attention_dropout: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-06 )
Tham số
- hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làsilu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone. - hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là120) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - mlp_ratio (
float, tùy chọn, mặc định là2.0) — Tỷ lệ giữa chiều ẩn của MLP và chiều nhúng. - depth (
int, tùy chọn, mặc định là2) — Số lượng lớp Transformer trong bộ mã hóa thị giác. - head_out_channels (
int, tùy chọn, mặc định là 18385) — Số lượng kênh đầu ra từ PPOCRV5MobileRecHead, chịu trách nhiệm cho phân loại cuối cùng. - conv_kernel_size (
list, tùy chọn) — Kích thước của nhân tích chập. - qkv_bias (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có thêm bias cho queries, keys và values hay không. - num_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer. - attention_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. - layer_norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một PPOCRV5MobileRecModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Ocrv5 Mobile Rec theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc 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 PaddlePaddle/PP-OCRv5_mobile_rec_safetensors
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
PPOCRV5MobileRecModel
lớp transformers.PPOCRV5MobileRecModel
< source >( config: PPOCRV5MobileRecConfig )
Tham số
- config (PPOCRV5MobileRecConfig) — 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() để tải trọng số mô hình.
Mô hình PPOCRV5MobileRec, bao gồm các mạng Backbone và Head.
Mô hình này kế thừa từ 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, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của 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
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Xem PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor để xử lý hình ảnh).
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPOCRV5MobileRecConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PPOCRV5MobileRecModel ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.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, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
PPOCRV5MobileRecModel
lớp transformers.PPOCRV5MobileRecModel
< source >( config: PPOCRV5MobileRecConfig )
Tham số
- config (PPOCRV5MobileRecConfig) — 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() để tải trọng số mô hình.
Mô hình PPOCRV5MobileRec, bao gồm các mạng Backbone và Head.
Mô hình này kế thừa từ 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, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của 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
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Xem PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor để xử lý hình ảnh).
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPOCRV5MobileRecConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PPOCRV5MobileRecModel ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.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, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.