Transformers documentation
MobileNet V2
该模型于 2018-01-13 在 HF papers 上发布，并于 2022-11-14 贡献至 Hugging Face Transformers。
MobileNet V2
MobileNet V2 通过更高效的架构提升了在移动设备上的性能。它使用倒置残差块和线性瓶颈，先以较小的数据表示开始，然后扩展以进行处理，最后再次缩小以减少计算量。该模型还移除了非线性，以在简化设计的同时保持精度。与 MobileNet V1 一样，它使用深度可分离卷积来提高效率。
您可以在 Google 组织下找到所有原始的 MobileNet 检查点。
点击右侧边栏中的 MobileNet V2 模型，以查看更多将 MobileNet 应用于不同视觉任务的示例。
以下示例演示了如何使用 Pipeline 或 AutoModel 类对图像进行分类。
from transformers import pipeline
pipeline = pipeline(
task="image-classification",
model="google/mobilenet_v2_1.4_224",
device=0
)
pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")import requests
import torch
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
"google/mobilenet_v2_1.4_224",
)
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
"google/mobilenet_v2_1.4_224",
device_map="auto",
)
url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = image_processor(image, return_tensors="pt").to(model.device)
with torch.no_grad():
logits = model(**inputs).logits
predicted_class_id = logits.argmax(dim=-1).item()
class_labels = model.config.id2label
predicted_class_label = class_labels[predicted_class_id]
print(f"The predicted class label is: {predicted_class_label}")备注
分类检查点名称遵循
mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}的命名模式，例如mobilenet_v2_1.4_224。其中1.4是深度乘数，224是图像分辨率。分割检查点名称遵循deeplabv3_mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}的命名模式。尽管模型是在特定尺寸的图片上训练的，但其架构支持处理不同尺寸的图片（最小为 32x32）。MobileNetV2ImageProcessor 负责处理所需的预处理。
MobileNet 在 ImageNet-1k 上进行了预训练，该数据集包含 1000 个类别。然而，模型实际上预测的是 1001 个类别。多出的类别是一个额外的“背景”类别（索引为 0）。
分割模型使用 DeepLabV3+ 头，该头通常在 PASCAL VOC 等数据集上进行预训练。
原始 TensorFlow 检查点在推理时确定填充量，因为它取决于输入图像的大小。若要使用 PyTorch 原生的填充行为，请在 MobileNetV2Config 中设置
tf_padding=False。from transformers import MobileNetV2Config config = MobileNetV2Config.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.4_224", tf_padding=True)Transformers 的实现不支持以下功能。
- 使用全局平均池化，而非可选的步长为 2 的 7x7 平均池化。对于较大的输入，这将产生大于 1x1 像素的池化输出。
output_hidden_states=True会返回所有中间隐藏状态。无法提取特定层的输出用于其他下游用途。- 不包含原始检查点中的量化模型，因为它们包含用于反量化权重的“FakeQuantization”操作。
- 对于分割模型，即使 DeepLabV3+ 头不使用它，骨干网络的最后一个卷积层仍会被计算。
MobileNetV2Config
class transformers.MobileNetV2Config
< 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 = 1.0depth_divisible_by: int = 8min_depth: int = 8expand_ratio: float | int = 6.0output_stride: int = 32first_layer_is_expansion: bool = Truefinegrained_output: bool = Truehidden_act: str = 'relu6'tf_padding: bool = Trueclassifier_dropout_prob: float | int = 0.8initializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 0.001semantic_loss_ignore_index: int = 255 )
参数
- num_channels (
int，可选，默认为3) — 输入通道的数量。 - image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]]，可选，默认为224) — 每张图片的尺寸（分辨率）。 - depth_multiplier (
Union[float, int]，可选，默认为1.0) — 缩减或扩展每一层中的通道数。这有时也被称为“alpha”或“宽度乘数”。 - depth_divisible_by (
int，可选，默认为 8) — 每一层的通道数始终为该数值的倍数。 - min_depth（
int，可选，默认值为 8）—— 所有层至少包含此数量的通道。 - expand_ratio (
float，可选，默认为 6.0) — 每个块中第一层的输出通道数为输入通道数乘以扩展比例。 - output_stride (
int，可选，默认为 32) — 输入与输出特征图的空间分辨率之比。默认情况下，模型会将输入尺寸缩小 32 倍。如果output_stride为 8 或 16，模型将在深度可分离层中使用空洞卷积而非常规卷积，从而确保特征图相对于输入图像最多只缩小 8 倍或 16 倍。 - first_layer_is_expansion (
bool，可选，默认为True) — 如果第一个卷积层同时也是第一个扩展块的扩展层，则为 True。 - finegrained_output (
bool，可选，默认为True) — 如果为 true，即使depth_multiplier小于 1，最终卷积层的输出通道数仍将保持较大值（1280）。 - hidden_act (
str，可选，默认为relu6) — 解码器中的非线性激活函数（函数或字符串）。例如，"gelu"、"relu"、"silu"等。 - tf_padding (
bool，可选，默认为True) — 是否对卷积层使用 TensorFlow 的填充规则。 - classifier_dropout_prob (
Union[float, int]，可选，默认为0.8) — 分类器的 dropout 比率。 - initializer_range (
float，可选，默认为0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为0.001) — 层归一化层所使用的 epsilon 值。 - semantic_loss_ignore_index (
int，可选，默认为255) — 语义分割模型的损失函数中忽略的索引。
这是用于存储 MobileNetV2Model 配置的类。它根据指定的参数实例化 Mobilenet V2 模型，并定义模型架构。使用默认值实例化配置将得到与 google/mobilenet_v2_1.0_224 类似的配置。
配置对象继承自 PreTrainedConfig，可用于控制模型输出。有关更多信息，请参阅 PreTrainedConfig 的文档。
示例：
>>> from transformers import MobileNetV2Config, MobileNetV2Model
>>> # Initializing a "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV2Config()
>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV2Model(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configMobileNetV2ImageProcessor
class transformers.MobileNetV2ImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )
参数
- do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为{'shortest_edge' -- 256})： 描述输入到模型的最大尺寸。 - default_to_square (
bool，kwargs，可选，默认为False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为{'height' -- 224, 'width': 224})： 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为2) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时才会生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float，kwargs，可选，默认为0.00392156862745098) — 当do_rescale设置为True时，用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - do_reduce_labels (
bool，kwargs，可选，默认为self.do_reduce_labels) — 是否将所有分割掩码的标签值减 1。通常用于 0 表示背景、且背景本身不包含在数据集所有类别中的数据集（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。
构建一个 MobileNetV2ImageProcessor 图像处理器。
预处理
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
参数
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - segmentation_maps (
ImageInput，可选) — 要预处理的分割图。 - do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。 - default_to_square (
bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float, kwargs, 可选) — 如果do_rescale设置为True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - do_reduce_labels (
bool，kwargs，可选，默认为self.do_reduce_labels) — 是否将所有分割掩码的标签值减 1。通常用于 0 表示背景、且背景本身不包含在数据集所有类别中的数据集（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。
返回值
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。
post_process_semantic_segmentation
< source >( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]
参数
- outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — 模型的原始输出。
- target_sizes (
list[tuple[int, int]], 可选) — 一个元组列表，对应每个预测所需的最终尺寸（高度、宽度）。 - return_segmentation_scores (
bool，可选，默认为False) — 是否随分割图一起返回分割分数。当True时，返回列表中的每个元素都是一个SemanticSegmentationPostProcessorOutput，包含字段segmentation（类别 ID，形状为(height, width)）和segmentation_scores（形状为(num_classes, height, width)）。
返回值
list[torch.Tensor] 或 list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]
当 return_segmentation_scores=False（默认值）时，返回一个长度为 batch_size 的列表，其中每个元素都是形状为 (height, width) 的分割图，包含类别 ID。当 return_segmentation_scores=True 时，返回一个 SemanticSegmentationPostProcessorOutput 列表，包含字段 segmentation（类别 ID，形状为 (height, width)）和 segmentation_scores（形状为 (num_classes, height, width)）。在这两种情况下，(height, width) 对应于目标尺寸（如果指定了 target_sizes）。
将 MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割图。
MobileNetV2ImageProcessorPil
class transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> )
参数
- do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为{'shortest_edge' -- 256})： 描述输入到模型的最大尺寸。 - default_to_square (
bool，kwargs，可选，默认为False) — 当 size 为 int 时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs，默认为{'height' -- 224, 'width': 224})： 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs，默认为2) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。它可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时才会生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float，kwargs，可选，默认为0.00392156862745098) — 当do_rescale设置为True时，用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]]，kwargs，可选，默认为[0.5, 0.5, 0.5]) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选，默认为True) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - do_reduce_labels (
bool，kwargs，可选，默认为self.do_reduce_labels) — 是否将所有分割掩码的标签值减 1。通常用于 0 表示背景、且背景本身不包含在数据集所有类别中的数据集（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。
构建一个 MobileNetV2ImageProcessor 图像处理器。
预处理
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
参数
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — 要预处理的图像。期望输入单张图像或一批图像，其像素值范围为 0 到 255。如果传入的图像像素值在 0 到 1 之间，请设置do_rescale=False。 - segmentation_maps (
ImageInput，可选) — 要预处理的分割图。 - do_convert_rgb (
bool，kwargs，可选) — 是否将图像转换为 RGB。 - do_resize (
bool，kwargs，可选) — 是否调整图像大小。 - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 描述模型的最大输入维度。 - default_to_square (
bool, kwargs, 可选) — 当 size 为整数时，是否在调整大小时默认使用正方形图像。 - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 应用center_crop后输出图像的尺寸。 - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — 如果调整图像大小，则使用的重采样滤波器。可以是枚举PILImageResampling中的一个值。仅当do_resize设置为True时生效。 - do_rescale (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行重新缩放。 - rescale_factor (
float, kwargs, 可选) — 如果do_rescale设置为True，则用于对图像进行缩放的缩放因子。 - do_normalize (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行归一化。 - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像均值。仅当do_normalize设置为True时生效。 - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 可选) — 用于归一化的图像标准差。仅当do_normalize设置为True时生效。 - do_pad (
bool, kwargs, 可选) — 是否对图像进行填充。填充操作会将图像填充至批次中的最大尺寸，或填充至每张图像的固定正方形尺寸。具体的填充策略取决于模型。 - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 用于填充图像的{"height": int, "width" int}尺寸。必须大于为预处理提供的任何图像尺寸。如果未提供pad_size，图像将被填充到批次中最大的高度和宽度。仅在do_pad=True.时应用。 - do_center_crop (
bool，kwargs，可选) — 是否对图像进行中心裁剪。 - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 仅支持ChannelDimension.FIRST。为兼容旧版处理器而添加。 - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像中推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像采用 (num_channels, height, width) 格式。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像采用 (height, width, num_channels) 格式。"none"或ChannelDimension.NONE：图像为 (height, width) 格式。
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 用于处理视频的设备。如果未设置，则从输入视频中推断设备。 - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 如果设置为'pt'，则返回堆叠的张量，否则返回张量列表。 - disable_grouping (
bool，kwargs，可选) — 是否禁用按尺寸对图像进行分组，从而逐个处理图像而非批量处理。 如果为 None，则当图像位于 CPU 上时设置为 True，否则设置为 False。此选择基于经验观察，详见此处：https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int，kwargs，可选) — 输入中每张图片所使用的图像 token 数量。 为向后兼容而添加，但在未来的模型中，应将其设置为处理器的属性。 - do_reduce_labels (
bool，kwargs，可选，默认为self.do_reduce_labels) — 是否将所有分割掩码的标签值减 1。通常用于 0 表示背景、且背景本身不包含在数据集所有类别中的数据集（例如 ADE20k）。背景标签将被替换为 255。
返回值
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — 由 call 方法返回的列表/数组/张量字典（如 ‘pixel_values’ 等）。 - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], 可选) — 您可以在此处指定 tensor_type，以便在初始化时将 PyTorch/Numpy 张量中的整数列表进行转换。
post_process_semantic_segmentation
< source >( outputstarget_sizes: list[tuple[int, int]] | None = Nonereturn_segmentation_scores: bool = False ) → list[torch.Tensor] or list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]
参数
- outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — 模型的原始输出。
- target_sizes (
list[tuple[int, int]], 可选) — 一个元组列表，对应每个预测所需的最终尺寸（高度、宽度）。 - return_segmentation_scores (
bool，可选，默认为False) — 是否随分割图一起返回分割分数。当True时，返回列表中的每个元素都是一个SemanticSegmentationPostProcessorOutput，包含字段segmentation（类别 ID，形状为(height, width)）和segmentation_scores（形状为(num_classes, height, width)）。
返回值
list[torch.Tensor] 或 list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]
当 return_segmentation_scores=False（默认值）时，返回一个长度为 batch_size 的列表，其中每个元素都是形状为 (height, width) 的分割图，包含类别 ID。当 return_segmentation_scores=True 时，返回一个 SemanticSegmentationPostProcessorOutput 列表，包含字段 segmentation（类别 ID，形状为 (height, width)）和 segmentation_scores（形状为 (num_classes, height, width)）。在这两种情况下，(height, width) 对应于目标尺寸（如果指定了 target_sizes）。
将 MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割图。
MobileNetV2Model
类 transformers.MobileNetV2Model
< source >( config: MobileNetV2Configadd_pooling_layer: bool = True )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
- add_pooling_layer (
bool，可选，默认为True) — 是否添加池化层
原始的 Mobilenet V2 模型，输出原始隐藏状态，顶部未添加任何特定分类头。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention or tuple(torch.Tensor)
参数
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。可以使用 MobileNetV2ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()（processor_class使用 MobileNetV2ImageProcessor 处理图像）。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回值
BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.Tensor)
BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 torch.Tensor 元组（如果传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含根据配置（MobileNetV2Config）和输入而定的各种元素。
MobileNetV2Model 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
last_hidden_state（形状为
(batch_size, num_channels, height, width)的torch.Tensor）— 模型最后一层输出的隐藏状态序列。pooler_output（形状为
(batch_size, hidden_size)的torch.Tensor）— 在空间维度上执行池化操作后的最后一层隐藏状态。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个层输出的一个张量），形状为(batch_size, num_channels, height, width)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
MobileNetV2ForImageClassification
class transformers.MobileNetV2ForImageClassification
< source >( config: MobileNetV2Config )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在顶部添加图像分类头的 MobileNetV2 模型（在池化特征之上添加一个线性层），例如用于 ImageNet。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
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.Tensor)
参数
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。可以使用 MobileNetV2ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()（processor_class使用 MobileNetV2ImageProcessor 处理图像）。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - labels (
torch.LongTensor，形状为(batch_size,)，可选) — 用于计算图像分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方损失）。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回值
ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.Tensor)
一个 ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 torch.Tensor 元组（当传入 return_dict=False 或 config.return_dict=False 时），其包含的元素取决于配置（MobileNetV2Config）和输入。
MobileNetV2ForImageClassification 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
- loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。 - logits（形状为
(batch_size, config.num_labels)的torch.Tensor）— 分类（或当 config.num_labels==1 时为回归）得分（SoftMax 之前）。 - hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，在传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层输出的一个张量，以及每个阶段输出的一个张量），形状为(batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出处的隐藏状态（也称为特征图）。
示例：
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForImageClassification
>>> 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_v2_1.0_224")
>>> model = MobileNetV2ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_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])
...MobileNetV2ForSemanticSegmentation
class transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation
< source >( config: MobileNetV2Config )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型的配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化时，不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。请查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在顶部添加了语义分割头的 MobileNetV2 模型，例如用于 Pascal VOC。
该模型继承自 PreTrainedModel。请查阅父类文档，了解该库为所有模型实现的通用方法（例如下载或保存、调整输入嵌入大小、剪枝头等）。
该模型也是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。 请将其作为常规的 PyTorch Module 使用，有关通用用法和行为的所有事项，请参阅 PyTorch 文档。
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.Tensor] = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → SemanticSegmenterOutput or tuple(torch.Tensor)
参数
- pixel_values (
torch.Tensor，形状为(batch_size, num_channels, image_size, image_size)，可选) — 对应输入图像的张量。可以使用 MobileNetV2ImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()（processor_class使用 MobileNetV2ImageProcessor 处理图像）。 - labels（形状为
(batch_size, height, width)的torch.LongTensor，可选） — 用于计算损失的语义分割真值图。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。 - output_hidden_states (
bool，可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回值
SemanticSegmenterOutput 或 tuple(torch.Tensor)
一个 SemanticSegmenterOutput 或 torch.Tensor 元组（如果传入了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），其包含的元素取决于配置（MobileNetV2Config）和输入。
MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的 forward 方法重写了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传播的实现需要在此函数中定义，但之后应调用
Module实例，而不是直接调用此函数，因为前者会负责执行预处理和后处理步骤，而后者则会静默地忽略这些步骤。
loss (
torch.Tensor，形状为(1,)，可选，当提供labels时返回) — 分类损失（如果 config.num_labels==1，则为回归损失）。logits（形状为
(batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)的torch.Tensor）— 每个像素的分类分数。返回的 logits 的大小不一定与作为输入传入的
pixel_values相同。这样做的目的是避免进行两次插值，从而在用户需要作为后处理将 logits 调整回原始图像大小时损失一些质量。您应始终检查 logits 的形状，并根据需要进行调整。hidden_states (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（如果模型具有嵌入层，则包含嵌入层的输出，以及每一层的输出），形状为(batch_size, patch_size, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态，以及可选的初始嵌入输出。
attentions (
tuple(torch.Tensor)，可选，当传入output_attentions=True或config.output_attentions=True时返回) — 一个torch.Tensor元组（每层一个），形状为(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。注意力权重，即经过注意力 softmax 之后的权重，用于在自注意力头中计算加权平均值。
示例：
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForSemanticSegmentation
>>> 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("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")
>>> model = MobileNetV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits