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Este modelo foi publicado no HF papers em 2017-04-17 e contribuído para o Hugging Face Transformers em 2022-11-21.

MobileNet V1

MobileNet V1 é uma família de redes neurais convolucionais eficientes, otimizadas para tarefas de visão em dispositivos ou em sistemas embarcados. Essa eficiência é alcançada por meio do uso de convoluções separáveis em profundidade, em vez de convoluções padrão. A arquitetura permite equilibrar facilmente a latência e a precisão por meio de dois hiperparâmetros principais: um multiplicador de largura (alpha) e um multiplicador de resolução de imagem.

Você pode encontrar todos os checkpoints originais do MobileNet na organização Google.

Clique nos modelos MobileNet V1 na barra lateral à direita para ver mais exemplos de como aplicar o MobileNet a diferentes tarefas de visão.

O exemplo abaixo demonstra como classificar uma imagem com Pipeline ou a classe AutoModel.

Pipeline

AutoModel

Observações

Os nomes dos checkpoints seguem o padrão mobilenet_v1_{depth_multiplier}_{resolution}, como mobilenet_v1_1.0_224. 1.0 é o multiplicador de profundidade e 224 é a resolução da imagem.
Embora tenha sido treinado com imagens de um tamanho específico, a arquitetura do modelo funciona com imagens de tamanhos diferentes (mínimo de 32x32). O MobileNetV1ImageProcessor trata do pré-processamento necessário.
O MobileNet é pré-treinado no ImageNet-1k, um conjunto de dados com 1000 classes. No entanto, o modelo prevê, na verdade, 1001 classes. A classe adicional é uma classe extra de “fundo” (índice 0).
Os checkpoints originais do TensorFlow determinam a quantidade de padding na inferência, pois dependem do tamanho da imagem de entrada. Para usar o comportamento de padding nativo do PyTorch, defina tf_padding=False em MobileNetV1Config.
```
from transformers import MobileNetV1Config

config = MobileNetV1Config.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224", tf_padding=True)
```
A implementação do Transformers não suporta os seguintes recursos.
- Usa poolização média global em vez da poolização média opcional de 7x7 com stride 2. Para entradas maiores, isso resulta em uma saída poolizada maior que um pixel 1x1.
- Não suporta outros valores de output_stride (fixado em 32). Para output_strides menores, a implementação original usa convolução dilata para evitar que a resolução espacial seja reduzida ainda mais. (o que exigiria convoluções dilatadas).
- output_hidden_states=True retorna todos os estados ocultos intermediários. Não é possível extrair a saída de camadas específicas para outros fins de pós-processamento.
- Não inclui os modelos quantizados dos checkpoints originais, pois eles contêm operações de “FakeQuantization” para desquantizar os pesos.

MobileNetV1Config

classe transformers.MobileNetV1Config

< 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 = Nonenum_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224depth_multiplier: float | int = 1.0min_depth: int = 8hidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.999initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001 )

Parâmetros

num_channels (int, opcional, padrão 3) — O número de canais de entrada.
image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]], opcional, padrão 224) — O tamanho (resolução) de cada imagem.
depth_multiplier (Union[float, int], opcional, padrão 1.0) — Reduz ou expande o número de canais em cada camada. Isso também é chamado às vezes de “alpha” ou “width multiplier”.
min_depth (int, opcional, padrão 8) — Todas as camadas terão pelo menos esse número de canais.
hidden_act (str, opcional, padrão relu6) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
tf_padding (bool, opcional, padrão True) — Se deve usar as regras de padding do TensorFlow nas camadas de convolução.
classifier_dropout_prob (Union[float, int], opcional, padrão 0.999) — A taxa de dropout para o classificador.
initializer_range (float, opcional, padrão 0.02) — O desvio padrão do truncated_normal_initializer para inicializar todas as matrizes de pesos.
layer_norm_eps (float, opcional, padrão 0.001) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um MobileNetV1Model. Ela é usada para instanciar um modelo Mobilenet V1 de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do google/mobilenet_v1_1.0_224

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

Exemplo:

>>> from transformers import MobileNetV1Config, MobileNetV1Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV1Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v1_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV1Model(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config

MobileNetV1ImageProcessor

classe transformers.MobileNetV1ImageProcessor

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão None) — Se deve converter a imagem para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'shortest_edge' -- 256}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 224, 'width': 224}): Tamanho da imagem de saída após aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 2) — Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve recortar a imagem pelo centro.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem MobileNetV1.

disable_grouping (bool, kwargs, opcional): Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opcional): O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

pré-processamento

< source >

( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]*argsimage_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opcional) — Flag para desenvolvedores destinada a entradas adicionais semelhantes a imagens que também serão pré-processadas. Use apenas se passar as entradas como kwarg não funcionar. Por exemplo, preprocess(images, masks=masks) é a opção preferida, mas resulta em problemas de prioridade de argumentos para alguns modelos. Nesses casos, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) pode ser usado em vez disso.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

Pré-processa uma imagem ou um lote de imagens.

MobileNetV1ImageProcessorPil

classe transformers.MobileNetV1ImageProcessorPil

< source >

( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )

Parâmetros

do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão None) — Se deve converter a imagem para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'shortest_edge' -- 256}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão False) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 224, 'width': 224}): Tamanho da imagem de saída após aplicar center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 2) — Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve recortar a imagem pelo centro.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem MobileNetV1.

pré-processamento

< source >

Parâmetros

images (Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Imagem a ser pré-processada. Espera uma única imagem ou um lote de imagens com valores de pixel variando de 0 a 255. Se passar imagens com valores de pixel entre 0 e 1, defina do_rescale=False.
image_like_kwargs (dict[str, Any], opcional) — Flag para desenvolvedores destinada a entradas adicionais semelhantes a imagens que também serão pré-processadas. Use apenas se passar as entradas como kwarg não funcionar. Por exemplo, preprocess(images, masks=masks) é a opção preferida, mas resulta em problemas de prioridade de argumentos para alguns modelos. Nesses casos, preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks}) pode ser usado em vez disso.
do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
do_resize (bool, kwargs, opcional) — Se deve redimensionar a imagem.
size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
default_to_square (bool, kwargs, opcional) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Filtro de redimensionamento a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
do_rescale (bool, kwargs, opcional) — Se deve reescalar a imagem.
rescale_factor (float, kwargs, opcional) — Fator de redimensionamento para redimensionar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
do_normalize (bool, kwargs, opcional) — Se a imagem deve ser normalizada.
image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
do_pad (bool, kwargs, opcional) — Indica se a imagem deve ser preenchida (padding). O preenchimento é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de preenchimento depende do modelo.
pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
- "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
- "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
- "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

Retorna

~image_processing_base.BatchFeature

data (dict) — Dicionário de listas/arrays/tensors retornados pelo método call (‘pixel_values’, etc.).
tensor_type (Union[None, str, TensorType], opcional) — Você pode fornecer um tensor_type aqui para converter as listas de inteiros em Tensors do PyTorch/Numpy na inicialização.

Pré-processa uma imagem ou um lote de imagens.

MobileNetV1Model

classe transformers.MobileNetV1Model

< source >

( config: MobileNetV1Configadd_pooling_layer: bool = True )

Parâmetros

config (MobileNetV1Config) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.
add_pooling_layer (bool, opcional, padrão True) — Se deve adicionar uma camada de pooling

O modelo Mobilenet V1 puro, que produz estados ocultos brutos sem nenhum cabeçalho específico no topo.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando MobileNetV1ImageProcessor. Consulte MobileNetV1ImageProcessor.call() para detalhes (processor_class usa MobileNetV1ImageProcessor para processar imagens).
output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention ou tuple(torch.FloatTensor)

Uma BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (MobileNetV1Config) e das entradas.

O método forward do MobileNetV1Model 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.

last_hidden_state (torch.FloatTensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.
pooler_output (torch.FloatTensor de forma (batch_size, hidden_size)) — Estado oculto da última camada após uma operação de pooling nas dimensões espaciais.
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (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, num_channels, height, width).

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

Exemplo:

MobileNetV1ForImageClassification

classe transformers.MobileNetV1ForImageClassification

< source >

( config: MobileNetV1Config )

Parâmetros

config (MobileNetV1Config) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo MobileNetV1 com uma cabeça de classificação de imagem no topo (uma camada linear sobre os recursos agregados), por exemplo, para o ImageNet.

forward

< source >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageClassifierOutputWithNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)

Parâmetros

pixel_values (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, image_size, image_size), opcional) — Os tensores correspondentes às imagens de entrada. Os valores de pixels podem ser obtidos usando MobileNetV1ImageProcessor. Consulte MobileNetV1ImageProcessor.call() para detalhes (processor_class usa MobileNetV1ImageProcessor para processar imagens).
output_hidden_states (bool, opcional) — Indica se as hidden states de todas as camadas devem ser retornadas. Consulte hidden_states em tensors retornados para mais detalhes.
labels (torch.LongTensor de forma (batch_size,), opcional) — Rótulos para o cálculo da perda de classificação/regressão de imagem. Os índices devem estar em [0, ..., config.num_labels - 1]. Se config.num_labels == 1, uma perda de regressão é calculada (perda de erro quadrático médio); se config.num_labels > 1, uma perda de classificação é calculada (entropia cruzada).
return_dict (bool, opcional) — Indica se deve retornar um ModelOutput em vez de uma tupla simples.

Retorna

ImageClassifierOutputWithNoAttention ou tuple(torch.FloatTensor)

Um ImageClassifierOutputWithNoAttention ou uma tupla de torch.FloatTensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (MobileNetV1Config) e das entradas.

O método forward de MobileNetV1ForImageClassification 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.FloatTensor de forma (1,), opcional, retornado quando labels é fornecido) — Perda de classificação (ou de regressão se config.num_labels==1).
logits (torch.FloatTensor de forma (batch_size, config.num_labels)) — Pontuações de classificação (ou regressão, se config.num_labels==1) (antes do SoftMax).
hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.FloatTensor (uma para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + uma para a saída de cada estágio) de forma (batch_size, num_channels, height, width). Hidden-states (também chamados de feature maps) do modelo na saída de cada estágio.

Exemplo:

>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV1ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224")
>>> model = MobileNetV1ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v1_1.0_224")

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

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

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...

Update on GitHub

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