O método forward do LwDetrModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• init_reference_points (torch.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados através do decodificador do Transformer.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Pontos de referência intermediários empilhados (pontos de referência de cada camada do decodificador).

• enc_outputs_class (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Pontuações das caixas delimitadoras previstas, onde as config.two_stage_num_proposals caixas delimitadoras com as maiores pontuações são selecionadas como propostas de região na primeira etapa. Saída da classificação binária de caixas delimitadoras (ou seja, primeiro plano e segundo plano).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na primeira etapa.

• hidden_states (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

>>> 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("AnnaZhang/lwdetr_small_60e_coco")
>>> model = DeformableDetrModel.from_pretrained("AnnaZhang/lwdetr_small_60e_coco")

>>> 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]

O método forward de LwDetrForObjectDetection substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• loss (torch.Tensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels são fornecidas)) — Perda total como uma combinação linear de uma log-verossimilhança negativa (entropia cruzada) para a previsão de classe e uma perda de caixa delimitadora. Esta última é definida como uma combinação linear da perda L1 e da perda de IoU generalizada e invariante à escala.

• loss_dict (Dict, opcional) — Um dicionário contendo as perdas individuais. Útil para registro de logs.

• logits (torch.Tensor de forma (batch_size, num_queries, num_classes + 1)) — Logits de classificação (incluindo no-object) para todas as queries.

• pred_boxes (torch.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Coordenadas normalizadas das caixas para todas as consultas, representadas como (center_x, center_y, width, height). Esses valores são normalizados em [0, 1], relativos ao tamanho de cada imagem individual no lote (ignorando possível preenchimento). Você pode usar ~DeformableDetrProcessor.post_process_object_detection para recuperar as caixas delimitadoras não normalizadas.

• auxiliary_outputs (list[Dict], opcional) — Opcional, retornado apenas quando as perdas auxiliares são ativadas (ou seja, config.auxiliary_loss está definido como True) e os rótulos são fornecidos. É uma lista de dicionários contendo as duas chaves acima (logits e pred_boxes) para cada camada do decodificador.

• init_reference_points (torch.Tensor de forma (batch_size, num_queries, 4)) — Pontos de referência iniciais enviados através do decodificador do Transformer.

• last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size), opcional) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

• intermediate_hidden_states (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)) — Estados ocultos intermediários empilhados (saída de cada camada do decodificador).

• intermediate_reference_points (torch.Tensor de forma (batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)) — Pontos de referência intermediários empilhados (pontos de referência de cada camada do decodificador).

• enc_outputs_class (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, config.num_labels), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Pontuações das caixas delimitadoras previstas, onde as config.two_stage_num_proposals caixas delimitadoras com as maiores pontuações são selecionadas como propostas de região na primeira etapa. Saída da classificação binária de caixas delimitadoras (ou seja, primeiro plano e segundo plano).

• enc_outputs_coord_logits (torch.Tensor de forma (batch_size, sequence_length, 4), opcional, retornado quando config.with_box_refine=True e config.two_stage=True) — Logits das coordenadas das caixas delimitadoras previstas na primeira etapa.

• hidden_states (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size).

  Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

• attentions (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

• cross_attentions (tuple[torch.Tensor, ...], opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com a forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).

  Pesos de atenção da camada de atenção cruzada do decodificador, após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nas cabeças de atenção cruzada.

>>> from transformers import AutoImageProcessor, LwDetrForObjectDetection
>>> 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("AnnaZhang/lwdetr_small_60e_coco")
>>> model = LwDetrForObjectDetection.from_pretrained("AnnaZhang/lwdetr_small_60e_coco")

>>> 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]

O método forward de LwDetrViTBackbone substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

• feature_maps (tuple(torch.Tensor) de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Mapas de características dos estágios.

• hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, sequence_length, hidden_size) ou (batch_size, num_channels, height, width), dependendo do backbone.

  Estados ocultos do modelo na saída de cada estágio, além das saídas do embedding inicial.

• attentions (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_attentions=True é passado ou quando config.output_attentions=True) — Tupla de torch.Tensor (um para cada camada) com forma (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length). Aplicável apenas se o backbone usar atenção.

  Pesos de atenção após o softmax de atenção, usados para calcular a média ponderada nos cabeçalhos de autoatenção.

>>> from transformers import LwDetrViTConfig, LwDetrViTBackbone
>>> import torch

>>> config = LwDetrViTConfig()
>>> model = LwDetrViTBackbone(config)

>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 224, 224)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(pixel_values)

>>> feature_maps = outputs.feature_maps
>>> list(feature_maps[-1].shape)
[1, 768, 14, 14]