# PP-DocLayoutV3 ## Genel Bakış **PP-DocLayoutV3**, kapsamlı yerleşim analizi için tasarlanmış birleşik ve yüksek verimli bir modeldir. Eğrilme, bükülme ve olumsuz aydınlatma gibi karmaşık fiziksel bozulmaların yarattığı zorlukları, örnek segmentasyonu ve okuma sırası tahminini tek bir uçtan uca çerçeveye entegre ederek ele alır. ## Model Mimarisi PP-DocLayoutV3, geleneksel tespit tabanlı bir yaklaşımdan RT-DETR çerçevesi üzerine inşa edilmiş, sağlam bir örnek segmentasyon mimarisine evrilir. Basit sınırlayıcı kutular yerine, yerleşim öğeleri için piksel hassasiyetinde segmentler tahmin etmek amacıyla maske tabanlı bir tespit başlığı kullanır. Önceki sürümünün aksine PP-DocLayoutV3, Global Pointer Mechanism'i doğrudan Transformer decoder katmanlarına gömerek ayrık aşamaları ortadan kaldırır. Bu sayede model, sınıflandırma etiketlerini, hassas maskeleri ve mantıksal okuma sıralarını tek bir ileri geçişte eşzamanlı olarak üretebilir; bu da karmaşık belge yerleşimlerinde ayrıştırma hassasiyetini artırırken gecikmeyi önemli ölçüde azaltır. ## Kullanım ### Tek girişli çıkarım Aşağıdaki örnek, [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) veya [AutoModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) kullanarak PP-DocLayoutV3 ile metin üretmenin nasıl yapılacağını göstermektedir. ```python import requests from PIL import Image from transformers import pipeline image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw) layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors") results = layout_detector(image) for idx, res in enumerate(results): print(f"Order {idx + 1}: {res}") ``` ```python import requests from PIL import Image from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors" model = AutoModelForObjectDetection.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_layout_demo.jpg", stream=True).raw) inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device) outputs = model(**inputs) results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]]) for result in results: for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])): score, label = score.item(), label_id.item() box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}") ``` ### Toplu çıkarım PP-DocLayoutV3 ayrıca toplu çıkarımı da destekler. [Pipeline](/docs/transformers/main/tr/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) veya [AutoModel](/docs/transformers/main/tr/model_doc/auto#transformers.AutoModel) ile PP-DocLayoutV3 kullanarak bunu nasıl yapabileceğiniz aşağıda gösterilmektedir: ```python import requests from PIL import Image from transformers import pipeline image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw) layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors") results = layout_detector([image, image]) for result in results: print("result:") for idx, res in enumerate(result): print(f"Order {idx + 1}: {res}") ``` ```python import requests from PIL import Image from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors" model = AutoModelForObjectDetection.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_layout_demo.jpg", stream=True).raw) inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device) target_sizes = [image.size[::-1], image.size[::-1]] outputs = model(**inputs) results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes) for result in results: print("result:") for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])): score, label = score.item(), label_id.item() box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}") ``` ## PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]] #### transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]] ```python transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection(config: PPDocLayoutV3Config) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2020) **Parametreler:** config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/main/tr/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın. PP-DocLayoutV3 Model (bir backbone ve encoder-decoder'dan oluşan) okuma sırasına göre sıralanmış sınır kutuları ve logit'ler üretir; bunlar daha sonra skorlara ve sınıflara dönüştürülür. Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın. Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun. #### forward[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: list[dict] | None = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2038) **Parametreler:** pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri `image_processor_class` kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için `image_processor_class.__call__` bölümüne bakın (`processor_class`, görüntüleri işlemek için `image_processor_class` kullanır). pixel_mask (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, height, width)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu piksel değerleri üzerinde dikkat işleminin uygulanmasını önlemek için maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri: - Gerçek (yani **maskelenmemiş**) pikseller için 1, - Dolgu (yani **maskelenmiş**) pikseller için 0. [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask) encoder_outputs (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : (`last_hidden_state`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `last_hidden_state` boyutu `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) kodlayıcının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisidir. Çözücüdeki çapraz dikkat (cross-attention) işleminde kullanılır. labels (`list[Dict]`, len `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : İkili eşleştirme kaybını hesaplamak için etiketler. Sözlüklerden oluşan liste, her sözlük en azından şu 2 anahtarı içerir: 'class_labels' ve 'boxes' (sırasıyla bir batch içindeki bir görüntünün sınıf etiketleri ve sınırlayıcı kutuları). Sınıf etiketlerinin kendisi, len `(number of bounding boxes in the image,)` olan bir `torch.LongTensor` ve kutuların şekli `(number of bounding boxes in the image, 4)` olan bir `torch.Tensor` olmalıdır. **Dönüş:** `PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` veya `tuple(torch.Tensor)` `PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya (`None`) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [PPDocLayoutV3ForObjectDetection](/docs/transformers/main/tr/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar. İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar. - **logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, num_classes + 1)`) -- Tüm sorgular için sınıflandırma logitleri (no-object dahil). - **pred_boxes** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Tüm sorgular için normalize edilmiş kutu koordinatları, (center_x, center_y, width, height) olarak temsil edilir. Bu değerler, [0, 1] aralığında normalize edilmiştir ve parti içindeki her bir görüntünün boyutuna göre (olası dolguları göz ardı ederek) göreli olarak tanımlanır. Normalize edilmemiş (mutlak) sınırlayıcı kutuları almak için `post_process_object_detection()` işlevini kullanabilirsiniz. - **order_logits** (şekli `(batch_size, num_queries, num_queries)` olan `torch.Tensor` içeren `tuple`) -- Dekoderin son katmanının sıralama logitleri. - **out_masks** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, height, width)`) -- Dekoderin son katmanının maskeleri. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- Modelin decoder'ının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Yığılmış ara gizli durumlar (decoder'ın her katmanının çıktısı). - **intermediate_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)`) -- Yığılmış ara logits (decoder'ın her katmanının logits'i). - **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Yığılmış ara referans noktaları (decoder'ın her katmanının referans noktaları). - **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Yığılmış ara tahmini köşeler (decoder'ın her katmanının tahmini köşeleri). - **initial_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Yığılmış başlangıç referans noktaları (decoder'ın her katmanının başlangıç referans noktaları). - **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Her katmanın çıktısında ve başlangıç gömme çıktılarında dekodlayıcının gizli durumları. - **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat yumuşatma (attention softmax) sonrasında, öz-dikkat (self-attention) kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılan çözücü (decoder) dikkat ağırlıkları. - **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti. Dekoderin çapraz dikkat katmanının dikkat ağırlıkları, dikkat softmax'ından sonra, çapraz dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır. - **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) -- Modelin kodlayıcısının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Her katmanın çıktısında ve başlangıç gömme çıktılarında kodlayıcının gizli durumları. - **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat yumuşatma (attention softmax) sonrasında, öz-dikkat (self-attention) kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılan kodlayıcının dikkat ağırlıkları. - **init_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Transformer decoder üzerinden gönderilen başlangıç referans noktaları. - **enc_topk_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *isteğe bağlı*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- Kodlayıcıda tahmin edilen sınırlayıcı kutu koordinatlarının logitleri. - **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, 4)`, *isteğe bağlı*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- Kodlayıcıda tahmin edilen sınırlayıcı kutu koordinatlarının logitleri. - **enc_outputs_class** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *opsiyonel*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- İlk aşamada en yüksek `config.two_stage_num_proposals` puanlı sınırlayıcı kutuların bölge önerileri olarak seçildiği, tahmini sınırlayıcı kutu puanları. Sınırlayıcı kutu ikili sınıflandırmasının (yani ön plan ve arka plan) çıktısı. - **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, 4)`, *opsiyonel*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- Birinci aşamada tahmin edilen sınırlayıcı kutu koordinatlarının logitleri. - **denoising_meta_values** (`dict`, *isteğe bağlı*) -- Gürültü azaltma ile ilgili değerler için ek sözlük Örnekler: ```python >>> from transformers import AutoModelForObjectDetection, AutoImageProcessor >>> from PIL import Image >>> from huggingface_hub.utils import httpx >>> from io import BytesIO >>> import torch >>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg" >>> with httpx.stream("GET", url) as response: ... image = Image.open(BytesIO(response.read())) >>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors" >>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path) >>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path) >>> # prepare image for the model >>> inputs = image_processor(images=[image], return_tensors="pt") >>> # forward pass >>> outputs = model(**inputs) >>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax) >>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]])) >>> # print outputs >>> for result in results: ... for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])): ... score, label = score.item(), label_id.item() ... box = [round(i, 2) for i in box.tolist()] ... print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}") Order 1: text: 0.99 [334.95, 184.78, 897.25, 654.83] Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.28, 683.92, 869.16, 798.35] Order 3: text: 0.99 [335.75, 842.82, 892.13, 1454.32] Order 4: text: 0.99 [920.18, 185.28, 1476.38, 464.49] Order 5: text: 0.98 [920.47, 483.68, 1480.63, 765.72] Order 6: text: 0.98 [920.62, 846.8, 1482.09, 1220.67] Order 7: text: 0.97 [920.92, 1239.41, 1469.55, 1378.02] Order 8: footnote: 0.86 [335.03, 1614.68, 1483.33, 1731.73] Order 9: footnote: 0.83 [334.64, 1756.74, 1471.78, 1845.69] Order 10: text: 0.81 [336.8, 1910.52, 661.64, 1939.92] Order 11: footnote: 0.96 [336.24, 2114.42, 1450.14, 2172.12] Order 12: number: 0.88 [106.0, 2257.5, 135.84, 2282.18] Order 13: footer: 0.93 [338.4, 2255.52, 986.15, 2284.37] ``` ## PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]] #### transformers.PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]] ```python transformers.PPDocLayoutV3Model(config: PPDocLayoutV3Config) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1583) **Parametreler:** config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/main/tr/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : Modelin tüm parametrelerini içeren model yapılandırma sınıfı. Bir yapılandırma dosyasıyla başlatmak, modelle ilişkili ağırlıkları yüklemez, yalnızca yapılandırmayı yükler. Model ağırlıklarını yüklemek için [from_pretrained()](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) yöntemine bakın. Üzerinde herhangi bir head bulunmayan, ham gizli durumları (raw hidden states) üreten PP-DocLayoutV3 Modeli (bir backbone ve encoder-decoder'dan oluşur). Bu model [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/tr/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel) sınıfından devralır. Kütüphanenin tüm modelleri için uyguladığı genel yöntemler (indirme veya kaydetme, giriş gömme boyutlarını yeniden ayarlama, başları budama vb.) için üst sınıf belgelendirmesine bakın. Bu model aynı zamanda bir PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) alt sınıfıdır. Bunu standart bir PyTorch Module olarak kullanın ve genel kullanım ve davranışla ilgili tüm konular için PyTorch dokümantasyonuna başvurun. #### forward[[transformers.PPDocLayoutV3Model.forward]] ```python forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: list[dict] | None = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1720) **Parametreler:** pixel_values (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Girdi görüntülerine karşılık gelen tensörler. Piksel değerleri `image_processor_class` kullanılarak elde edilebilir. Ayrıntılar için `image_processor_class.__call__` bölümüne bakın (`processor_class`, görüntüleri işlemek için `image_processor_class` kullanır). pixel_mask (`torch.LongTensor`, şekli `(batch_size, height, width)`, *isteğe bağlı*) : Dolgu piksel değerleri üzerinde dikkat işleminin uygulanmasını önlemek için maske. `[0, 1]` aralığında seçilen maske değerleri: - Gerçek (yani **maskelenmemiş**) pikseller için 1, - Dolgu (yani **maskelenmiş**) pikseller için 0. [Dikkat maskeleri nelerdir?](../glossary#attention-mask) encoder_outputs (`torch.Tensor`, *isteğe bağlı*) : (`last_hidden_state`, *isteğe bağlı*: `hidden_states`, *isteğe bağlı*: `attentions`) `last_hidden_state` boyutu `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) kodlayıcının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisidir. Çözücüdeki çapraz dikkat (cross-attention) işleminde kullanılır. labels (`list[Dict]`, len `(batch_size,)`, *isteğe bağlı*) : İkili eşleştirme kaybını hesaplamak için etiketler. Sözlüklerden oluşan liste, her sözlük en azından şu 2 anahtarı içerir: 'class_labels' ve 'boxes' (sırasıyla bir batch içindeki bir görüntünün sınıf etiketleri ve sınırlayıcı kutuları). Sınıf etiketlerinin kendisi, len `(number of bounding boxes in the image,)` olan bir `torch.LongTensor` ve kutuların şekli `(number of bounding boxes in the image, 4)` olan bir `torch.Tensor` olmalıdır. **Dönüş:** `PPDocLayoutV3ModelOutput` veya `tuple(torch.Tensor)` `PPDocLayoutV3ModelOutput` veya bir `torch.Tensor` demeti (eğer `return_dict=False` geçirildiyse veya `config.return_dict=False` ise), yapılandırmaya (`None`) ve girdilere bağlı olarak çeşitli öğelerden oluşur. [PPDocLayoutV3Model](/docs/transformers/main/tr/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Model) forward metodu, `__call__` özel metodunu geçersiz kılar. İleri geçiş tarifi bu fonksiyon içinde tanımlanmalı olsa da, sonrasında bunun yerine `Module` örneğini çağırmak gerekir; çünkü ilki ön ve son işleme adımlarını çalıştırmaktan sorumluyken ikincisi bunları sessizce yok sayar. - **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- Modelin decoder'ının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Yığılmış ara gizli durumlar (decoder'ın her katmanının çıktısı). - **intermediate_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)`) -- Yığılmış ara logits (decoder'ın her katmanının logits'i). - **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Yığılmış ara referans noktaları (decoder'ın her katmanının referans noktaları). - **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Yığılmış ara tahmini köşeler (decoder'ın her katmanının tahmini köşeleri). - **initial_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, 4)`) -- İlk decoder katmanı için kullanılan başlangıç referans noktaları. - **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Her katmanın çıktısında ve başlangıç gömme çıktılarında dekodlayıcının gizli durumları. - **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat yumuşatma (attention softmax) sonrasında, öz-dikkat (self-attention) kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılan çözücü (decoder) dikkat ağırlıkları. - **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)` biçiminde, her katman için bir adet içeren `torch.Tensor` demeti. Dekoderin çapraz dikkat katmanının dikkat ağırlıkları, dikkat softmax'ından sonra, çapraz dikkat başlıklarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılır. - **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *isteğe bağlı*) -- Modelin kodlayıcısının son katmanının çıktısındaki gizli durumlar dizisi. - **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_hidden_states=True` geçirildiğinde veya `config.output_hidden_states=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (modelin bir gömme katmanı varsa gömme katmanının çıktısı için bir tane + her katmanın çıktısı için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Her katmanın çıktısında ve başlangıç gömme çıktılarında kodlayıcının gizli durumları. - **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *isteğe bağlı*, `output_attentions=True` geçirildiğinde veya `config.output_attentions=True` olduğunda döndürülür) -- `torch.Tensor` (her katman için bir tane) içeren bir tuple, şekli `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`. Dikkat yumuşatma (attention softmax) sonrasında, öz-dikkat (self-attention) kafalarında ağırlıklı ortalamanın hesaplanmasında kullanılan kodlayıcının dikkat ağırlıkları. - **init_reference_points** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Transformer decoder üzerinden gönderilen başlangıç referans noktaları. - **enc_topk_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- Kodlayıcı aşamasında bölge önerileri olarak seçilen, en yüksek `config.two_stage_num_proposals` puanlı sınırlayıcı kutuların tahmini sınırlayıcı kutu puanları. Sınırlayıcı kutu ikili sınıflandırmasının (yani ön plan ve arka plan) çıktısı. - **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, 4)`) -- Kodlayıcı aşamasında tahmin edilen sınırlayıcı kutu koordinatlarının logitleri. - **enc_outputs_class** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *opsiyonel*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- İlk aşamada en yüksek `config.two_stage_num_proposals` puanlı sınırlayıcı kutuların bölge önerileri olarak seçildiği, tahmini sınırlayıcı kutu puanları. Sınırlayıcı kutu ikili sınıflandırmasının (yani ön plan ve arka plan) çıktısı. - **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, sequence_length, 4)`, *opsiyonel*, `config.with_box_refine=True` ve `config.two_stage=True` olduğunda döndürülür) -- Birinci aşamada tahmin edilen sınırlayıcı kutu koordinatlarının logitleri. - **denoising_meta_values** (`dict`, *isteğe bağlı*) -- Gürültü azaltma ile ilgili değerler için ek sözlük. - **out_order_logits** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, config.num_queries)`) -- Yığılmış sıra logitleri (decoder'ın her katmanının sıra logitleri). - **out_masks** (`torch.Tensor`, şekli `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, 200, 200)`) -- Yığılmış maskeler (decoder'ın her katmanının maskeleri). Örnekler: ```python >>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model >>> 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("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd") >>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd") >>> 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] ``` ## PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]] #### transformers.PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]] ```python transformers.PPDocLayoutV3Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, is_encoder_decoder: bool = True, initializer_range: float = 0.01, initializer_bias_prior_prob: float | None = None, layer_norm_eps: float = 1e-05, batch_norm_eps: float = 1e-05, tie_word_embeddings: bool = True, backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, freeze_backbone_batch_norms: bool = True, encoder_hidden_dim: int = 256, encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024, 2048), feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 32), encoder_layers: int = 1, encoder_ffn_dim: int = 1024, encoder_attention_heads: int = 8, dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] = (2,), positional_encoding_temperature: int = 10000, encoder_activation_function: str = 'gelu', activation_function: str = 'silu', eval_size: int | None = None, normalize_before: bool = False, hidden_expansion: float = 1.0, mask_feature_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64), x4_feat_dim: int = 128, d_model: int = 256, num_prototypes: int = 32, label_noise_ratio: float = 0.4, box_noise_scale: float = 0.4, mask_enhanced: bool = True, num_queries: int = 300, decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 256, 256), decoder_ffn_dim: int = 1024, num_feature_levels: int = 3, decoder_n_points: int = 4, decoder_layers: int = 6, decoder_attention_heads: int = 8, decoder_activation_function: str = 'relu', attention_dropout: float | int = 0.0, num_denoising: int = 100, learn_initial_query: bool = False, anchor_image_size: int | None = None, disable_custom_kernels: bool = True, global_pointer_head_size: int = 64, gp_dropout_value: float | int = 0.1) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/configuration_pp_doclayout_v3.py#L30) **Parametreler:** is_encoder_decoder (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Modelin bir kodlayıcı/çözücü olarak kullanılıp kullanılmadığı. initializer_range (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `0.01`) : Tüm ağırlık matrislerini başlatmak için kullanılan truncated_normal_initializer'ın standart sapması. initializer_bias_prior_prob (`float`, *isteğe bağlı*) : `enc_score_head` ve `class_embed` için önyargıları başlatmak üzere önyargı başlatıcısı tarafından kullanılan önceden olasılık. `None` ise, model ağırlıkları başlatılırken `prior_prob`, `prior_prob = 1 / (num_labels + 1)` olarak hesaplanır. layer_norm_eps (`float`, *opsiyonel*, varsayılan `1e-05`) : Katman normalizasyonu katmanları tarafından kullanılan epsilon. batch_norm_eps (`float`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1e-05`) : Toplu normalizasyon katmanları tarafından kullanılan epsilon. tie_word_embeddings (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Ağırlık gömme bağlamalarının, modelin `tied_weights_keys` eşlemesine göre yapılıp yapılmayacağını belirtir. backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *isteğe bağlı*) : Omurga modelinin yapılandırması. freeze_backbone_batch_norms (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Omurgadaki (backbone) toplama normalizasyonu (batch normalization) katmanlarını dondurulup dondurulmayacağı. encoder_hidden_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `256`) : Gizli temsillerin boyutu. encoder_in_channels (`list`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[512, 1024, 2048]`) : Kodlayıcı için çok seviyeli özellik girişi. feat_strides (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[8, 16, 32]`) : Her özellik haritasında kullanılan adımlar. encoder_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `1`) : Transformer kodlayıcısındaki gizli katman sayısı. Ayarlanmazsa `num_layers` ile aynı değeri kullanır. encoder_ffn_dim (`int`, *opsiyonel*, varsayılan `1024`) : Kodlayıcıdaki "ara" (genellikle feed-forward olarak adlandırılan) katmanının boyutluluğu. encoder_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `8`) : Transformer kodlayıcısındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı. dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Tüm dropout katmanları için oran. activation_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Tamamen bağlı katmandaki aktivasyonlar için dropout oranı. encode_proj_layers (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[2]`) : Kodlayıcıda kullanılacak projeksiyon katmanlarının indeksleri. positional_encoding_temperature (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 10000) : Konumsal kodlamaları oluşturmak için kullanılan sıcaklık parametresi. encoder_activation_function (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"gelu"`) : Kodlayıcıda ve pooler'da kullanılan doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Dize ise, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` ve `"gelu_new"` desteklenir. activation_function (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `silu`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Örneğin, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` vb. eval_size (`tuple[int, int]`, *isteğe bağlı*) : Stride dikkate alındıktan sonra konum gömme (position embeddings) için geçerli yükseklik ve genişliğin hesaplanmasında kullanılan yükseklik ve genişlik. normalize_before (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Transformer kodlayıcı katmanında, öz-dikkat ve ileri beslemeli modüllerden önce katman normalizasyonunun uygulanıp uygulanmayacağını belirler. hidden_expansion (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 1.0) : RepVGGBlock ve CSPRepLayer boyutlarını büyütmek için kullanılan genişletme oranı. mask_feature_channels (`list[int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[64, 64]`) : Maske iyileştirme için çok seviyeli özelliklerin kanalları. x4_feat_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 128) : x4 özellik haritasının boyutu. d_model (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 256) : Hibrit kodlayıcı hariç katmanların boyutu. num_prototypes (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 32) : Mask sorgu başlığı hariç katmanların boyutu. label_noise_ratio (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.4) : Rastgele gürültü eklenmesi gereken gürültüden arındırma etiketlerinin oranı. box_noise_scale (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.4) : Sınır kutularına eklenecek gürültünün ölçeği veya büyüklüğü. mask_enhanced (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Geliştirilmiş maskeli dikkat kullanılıp kullanılmayacağı. num_queries (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 300) : Nesne sorgusu sayısı. decoder_in_channels (`list`, *isteğe bağlı*, varsayılan `[256, 256, 256]`) : Çözücü için çok seviyeli özellik boyutu decoder_ffn_dim (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 1024) : Dekoderdeki "ara" (genellikle feed-forward olarak adlandırılan) katmanın boyutu. num_feature_levels (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 3) : Girdi özellik seviyelerinin sayısı. decoder_n_points (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 4) : Dekoderdeki her dikkat başı için her özellik seviyesinde örneklenen anahtar sayısı. decoder_layers (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `6`) : Transformer decoder'ındaki gizli katman sayısı. Ayarlanmazsa `num_layers` ile aynı değer kullanılır. decoder_attention_heads (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan `8`) : Transformer decoder'ındaki her dikkat katmanı için dikkat başı sayısı. decoder_activation_function (`str`, *isteğe bağlı*, varsayılan `"relu"`) : Dekoderdeki doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonu (fonksiyon veya dize). Dize ise `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` ve `"gelu_new"` desteklenir. attention_dropout (`Union[float, int]`, *isteğe bağlı*, varsayılan `0.0`) : Dikkat olasılıkları için dropout oranı. num_denoising (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 100) : Karşılaştırmalı gürültü azaltma için kullanılacak toplam gürültü azaltma görevi veya sorgu sayısı. learn_initial_query (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `False`) : Eğitme sırasında decoder için başlangıç sorgu gömme değerlerinin öğrenilip öğrenilmeyeceğini belirtir anchor_image_size (`tuple[int, int]`, *isteğe bağlı*) : Değerlendirme sırasında sınırlayıcı kutu çapaları oluşturmak için kullanılan girdi görüntüsünün yüksekliği ve genişliği. None ise, otomatik çapa üretimi uygulanır. disable_custom_kernels (`bool`, *isteğe bağlı*, varsayılan `True`) : Özel çekirdeklerin devre dışı bırakılıp bırakılmayacağı. global_pointer_head_size (`int`, *isteğe bağlı*, varsayılan 64) : Küresel işaretçi başlığının boyutu. gp_dropout_value (`float`, *opsiyonel*, varsayılan 0.1) : Küresel işaretçi başındaki dropout olasılığı. Bu, bir PPDocLayoutV3Model yapılandırmasını depolamak için kullanılan yapılandırma sınıfıdır. Belirtilen argümanlara göre bir Pp Doclayout V3 modelinin örneklenmesinde, model mimarisini tanımlamak için kullanılır. Varsayılanlarla bir yapılandırma örneği oluşturmak, [PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors) ile benzer bir yapılandırmaya yol açar. Yapılandırma nesneleri [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) sınıfından türetilir ve model çıktılarını kontrol etmek için kullanılabilir. Daha fazla bilgi için [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/tr/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) belgesini okuyun. Örnekler: ```python >>> from transformers import PPDocLayoutV3Config, PPDocLayoutV3ForObjectDetection >>> # Initializing a PP-DocLayoutV3 configuration >>> configuration = PPDocLayoutV3Config() >>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration >>> model = PPDocLayoutV3ForObjectDetection(configuration) >>> # Accessing the model configuration >>> configuration = model.config ``` ## PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]] #### transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]] ```python transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor(**kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/image_processing_pp_doclayout_v3.py#L40) **Parametreler:** do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği. do_resize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, varsayılan `{'height' : 800, 'width': 800}`): Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görüntü kullanılıp kullanılmayacağını belirtir. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, varsayılan `3`) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `0.00392156862745098`) : `do_rescale` `True` olarak ayarlandığında görüntüyü yeniden ölçeklemek için kullanılan yeniden ölçekleme faktörü. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `True`) : Görselin normalize edilip edilmeyeceğini belirtir. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan değeri `[0, 0, 0]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `[1, 1, 1]`) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*, varsayılan `256`) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörler döndürür, aksi takdirde tensör listesi döndürür. -- PPDocLayoutV3ImageProcessor görüntü işleyicisi oluşturur. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*): Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, bireysel olarak işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamaya dayanan ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *opsiyonel*): Girdideki her görsel için kullanılacak görsel jeton sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak gelecekteki modellerde bu, bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. #### preprocess[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor.preprocess]] ```python preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *) ``` [Kaynak](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382) **Parametreler:** images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Ön işlenecek görüntü. Piksel değerleri 0 ile 255 arasında değişen tek bir görüntü veya görüntü grubu beklenir. Piksel değerleri 0 ile 1 arasında olan görüntüler geçiriliyorsa `do_rescale=False` olarak ayarlayın. image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *isteğe bağlı*) : Ek görüntü benzeri girdiler için geliştirici bayrağı; bu girdiler de ön işleme tabi tutulacaktır. Girdileri kwarg olarak geçirmenin çalışmadığı durumlarda kullanın. Örneğin, `preprocess(images, masks=masks)` tercih edilen seçenektir ancak bazı modellerde argüman öncelik sorunlarına yol açar. Bu durumlarda bunun yerine `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})` kullanılabilir. do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin RGB'ye dönüştürülüp dönüştürülmeyeceği. do_resize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin yeniden boyutlandırılıp boyutlandırılmayacağı. size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Modelin kabul ettiği maksimum giriş boyutlarını açıklar. default_to_square (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Boyut bir int ise, yeniden boyutlandırma sırasında varsayılan olarak kare bir görsel kullanılıp kullanılmayacağı. crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop` uygulandıktan sonra çıktı görüntüsünün boyutu. resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Görsel yeniden boyutlandırılıyorsa kullanılacak yeniden örnekleme filtresi. Bu, `PILImageResampling` enum değerlerinden biri olabilir. Yalnızca `do_resize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. do_rescale (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin yeniden ölçeklendirilip ölçeklendirilmeyeceğini belirtir. rescale_factor (`float`, *kwargs*, *opsiyonel*) : `do_rescale` `True` olarak ayarlanırsa görüntüyü yeniden ölçeklemek için yeniden ölçekleme çarpanı. do_normalize (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görüntünün normalize edilip edilmeyeceğini belirtir. image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü ortalaması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Normalizasyon için kullanılacak görüntü standart sapması. Yalnızca `do_normalize` `True` olarak ayarlanırsa etkilidir. do_pad (`bool`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Görselin dolgu (padding) uygulanıp uygulanmayacağını belirtir. Dolgu, ya batch içindeki en büyük boyuta ya da görsel başına sabit bir kare boyuta yapılır. Kesin dolgu stratejisi modele bağlıdır. pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Görsellerin doldurulacağı boyut, `{"height": int, "width" int}` biçiminde. Ön işleme için sağlanan herhangi bir görsel boyutundan büyük olmalıdır. `pad_size` sağlanmazsa, görseller partideki en büyük yüksekliğe ve genişliğe doldurulur. Yalnızca `do_pad=True.` olduğunda uygulanır. do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görselin merkezden kırpılıp kırpılmayacağını belirtir. data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Yalnızca `ChannelDimension.FIRST` desteklenir. Yavaş işleyicilerle uyumluluk için eklendi. input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdi görüntüsünün kanal boyutu biçimi. Ayarlanmazsa, kanal boyutu biçimi girdi görüntüsünden çıkarılır. Aşağıdakilerden biri olabilir: - `"channels_first"` veya `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) biçiminde görüntü. - `"channels_last"` veya `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) biçiminde görüntü. - `"none"` veya `ChannelDimension.NONE`: (height, width) biçiminde görüntü. device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Videoların işleneceği cihaz. Ayarlanmamışsa, cihaz girdi videolarından çıkarılır. return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'` olarak ayarlanırsa yığılmış tensörleri, aksi halde tensör listesi döndürür. disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *opsiyonel*) : Görsellerin boyuta göre gruplandırılmasını devre dışı bırakarak bunların toplu olarak değil, tek tek işlenmesini sağlar. None ise, görseller CPU üzerindeyse True, aksi halde False olarak ayarlanır. Bu seçim, buradaki ayrıntılı açıklamalara dayalı ampirik gözlemlere dayanmaktadır: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *isteğe bağlı*) : Girdideki her görüntü için kullanılacak görüntü jetonlarının sayısı. Geriye dönük uyumluluk için eklendi ancak bu, gelecekteki modellerde bir işlemci özniteliği olarak ayarlanmalıdır. **Dönüş:** `~image_processing_base.BatchFeature` - **data** (`dict`) -- __call__ yönteminin döndürdüğü listeler/diziler/tensörler sözlüğü ('pixel_values' vb.). - **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *isteğe bağlı*) -- Başlatma sırasında PyTorch/Numpy Tensörlerindeki tamsayı listelerini dönüştürmek için burada bir tensor_type verebilirsiniz. Bir görüntüyü veya bir görüntü grubunu ön işleme tabi tutun.