Transformers documentation
Swin2SR
Эта модель была опубликована в HF papers 22.09.2022 и добавлена в Hugging Face Transformers 16.12.2022.
Swin2SR
Обзор
Модель Swin2SR была предложена в работе Swin2SR: SwinV2 Transformer for Compressed Image Super-Resolution and Restoration авторами Marcos V. Conde, Ui-Jin Choi, Maxime Burchi, Radu Timofte. Swin2SR улучшает модель SwinIR за счёт включения слоёв Swin Transformer v2, что позволяет устранить такие проблемы, как нестабильность обучения, разрыв в разрешениях между этапами предварительного обучения и дообучения, а также высокая требовательность к объёму данных.
Аннотация из статьи следующая:
Сжатие играет важную роль в эффективной передаче и хранении изображений и видео через системы с ограниченной полосой пропускания, такие как стриминговые сервисы, виртуальная реальность или видеоигры. Однако сжатие неизбежно приводит к появлению артефактов и потере исходной информации, что может серьёзно ухудшить визуальное качество. По этим причинам повышение качества сжатых изображений стало популярной темой исследований. Хотя большинство передовых методов восстановления изображений основаны на свёрточных нейронных сетях, другие методы на основе трансформеров, такие как SwinIR, демонстрируют впечатляющие результаты в этих задачах. В данной статье мы исследуем новый Swin Transformer V2, чтобы улучшить SwinIR для задачи супер-разрешения изображений, в частности, для сценария со сжатым входом. Используя этот метод, мы можем решить основные проблемы при обучении трансформерных моделей для компьютерного зрения, такие как нестабильность обучения, разрыв в разрешении между предобучением и дообучением, а также высокая потребность в данных. Мы провели эксперименты на трёх репрезентативных задачах: удаление артефактов JPEG-сжатия, супер-разрешение изображений (классическое и лёгкое) и супер-разрешение сжатых изображений. Экспериментальные результаты показывают, что наш метод, Swin2SR, способен улучшить сходимость обучения и производительность SwinIR, и является решением в топ-5 на «AIM 2022 Challenge on Super-Resolution of Compressed Image and Video».
Swin2SR architecture. Taken from the original paper. Эта модель была предоставлена пользователем nielsr. Исходный код можно найти здесь.
Ресурсы
Демо-ноутбуки для Swin2SR можно найти здесь.
Демо-Space для супер-разрешения изображений с использованием SwinSR можно найти здесь.
Swin2SRImageProcessor
класс transformers.Swin2SRImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.swin2sr.image_processing_swin2sr.Swin2SRImageProcessorKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - size_divisor (
int, kwargs, optional, по умолчаниюself.size_divisor) — Размер, кратным которому должны быть высота и ширина при дополнении (padding).
Создаёт процессор изображений Swin2SRImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.swin2sr.image_processing_swin2sr.Swin2SRImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Параметры
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - size_divisor (
int, kwargs, optional, по умолчаниюself.size_divisor) — Размер, кратным которому должны быть высота и ширина при дополнении (padding).
Возвращает
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.
Swin2SRImageProcessorPil
класс transformers.Swin2SRImageProcessorPil
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.models.swin2sr.image_processing_pil_swin2sr.Swin2SRImageProcessorKwargs'> )
Параметры
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задано как int. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, следует ли выполнять рескейлинг изображения. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, по умолчанию0.00392156862745098) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional, по умолчаниюTrue) — Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - size_divisor (
int, kwargs, optional, по умолчаниюself.size_divisor) — Размер, кратным которому должны быть высота и ширина при дополнении (padding).
Создаёт процессор изображений Swin2SRImageProcessor.
preprocess
< source >( images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']]**kwargs: *<class 'transformers.models.swin2sr.image_processing_pil_swin2sr.Swin2SRImageProcessorKwargs'> ) → ~image_processing_base.BatchFeature
Параметры
- images (
Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]) — Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или батч изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установитеdo_rescale=False. - do_convert_rgb (
bool, kwargs, optional) — Следует ли преобразовать изображение в RGB. - do_resize (
bool, kwargs, optional) — Указывает, нужно ли изменить размер изображения. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Описывает максимальные размеры входных данных для модели. - default_to_square (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size является целым числом. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер выходного изображения после примененияcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs) — Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисленияPILImageResampling. Влияет только в том случае, еслиdo_resizeустановлено вTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли перемасштабировать изображение. - rescale_factor (
float, kwargs, optional) — Коэффициент масштабирования, применяемый к изображению, еслиdo_rescaleустановлен вTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, optional) — Нужно ли нормализовать изображение. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional) — Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, еслиdo_normalizeустановлено вTrue. - do_pad (
bool, kwargs, optional) — Определяет, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Точная стратегия выравнивания зависит от модели. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Размер в формате{"height": int, "width" int}, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, предоставленного для предобработки. Еслиpad_sizeне указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только приdo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Выполнять ли центрированную обрезку изображения. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Поддерживается толькоChannelDimension.FIRST. Добавлено для совместимости с медленными процессорами. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, необязательный) — Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задан, формат размерности каналов выводится из входного изображения. Может быть одним из:"channels_first"илиChannelDimension.FIRST: изображение в формате (num_channels, height, width)."channels_last"илиChannelDimension.LAST: изображение в формате (высота, ширина, число каналов)."none"илиChannelDimension.NONE: изображение в формате (height, width).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Устройство, на котором будут обрабатываться видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Возвращает стопку тензоров, если установлено значение'pt', иначе возвращает список тензоров. - disable_grouping (
bool, kwargs, optional) — Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. - size_divisor (
int, kwargs, optional, по умолчаниюself.size_divisor) — Размер, кратным которому должны быть высота и ширина при дополнении (padding).
Возвращает
~image_processing_base.BatchFeature
- data (
dict) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом call (‘pixel_values’ и т. д.). - tensor_type (
Union[None, str, TensorType], необязательный) — Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.
Swin2SRConfig
класс transformers.Swin2SRConfig
< 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 = Noneimage_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 64patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1num_channels: int = 3num_channels_out: int | None = Noneembed_dim: int = 180depths: list[int] | tuple[int, ...] = (6, 6, 6, 6, 6, 6)num_heads: list[int] | tuple[int, ...] = (6, 6, 6, 6, 6, 6)window_size: int = 8mlp_ratio: float = 2.0qkv_bias: bool = Truehidden_dropout_prob: float | int = 0.0attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0drop_path_rate: float | int = 0.1hidden_act: str = 'gelu'use_absolute_embeddings: bool = Falseinitializer_range: float = 0.02layer_norm_eps: float = 1e-05upscale: int = 2img_range: float = 1.0resi_connection: str = '1conv'upsampler: str = 'pixelshuffle' )
Параметры
- image_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], необязательный, по умолчанию64) — Размер (разрешение) каждого изображения. - patch_size (
Union[int, list[int], tuple[int, int]], необязательный, по умолчанию1) — Размер (разрешение) каждого патча. - num_channels (
int, необязательный, по умолчанию3) — Количество входных каналов. - num_channels_out (
int, необязательный, по умолчаниюnum_channels) — Количество выходных каналов. Если не задано, будет установлено значениеnum_channels. - embed_dim (
int, необязательный, по умолчанию180) — Размерность эмбеддингов и скрытых состояний. - depths (
list(int), необязательный, по умолчанию[6, 6, 6, 6, 6, 6]) — Глубина каждого слоя в кодере Transformer. - num_heads (
list(int), необязательный, по умолчанию[6, 6, 6, 6, 6, 6]) — Количество головок внимания в каждом слое кодировщика Transformer. - window_size (
int, необязательный, по умолчанию 8) — Размер окон. - mlp_ratio (
float, необязательный, по умолчанию2.0) — Соотношение скрытого размера MLP к размеру эмбеддинга. - qkv_bias (
bool, необязательный, по умолчаниюTrue) — Добавлять ли смещение к запросам, ключам и значениям. - hidden_dropout_prob (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.0) — Вероятность dropout для всех полносвязных слоёв в блоках эмбеддингов, энкодера и пуллера. - attention_probs_dropout_prob (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.0) — Коэффициент dropout для вероятностей внимания. - drop_path_rate (
Union[float, int], необязательный, по умолчанию0.1) — Коэффициент drop path для слияния патчей. - hidden_act (
str, необязательный, по умолчаниюgelu) — Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например,"gelu","relu","silu"и т. д. - use_absolute_embeddings (
bool, необязательный, по умолчаниюFalse) — Использовать ли абсолютные позиционные эмбеддинги. - initializer_range (
float, необязательный, по умолчанию0.02) — Стандартное отклонение truncated_normal_initializer, используемое для инициализации всех матриц весов. - layer_norm_eps (
float, необязательный, по умолчанию1e-05) — Значение epsilon, используемое слоями нормализации. - upscale (
int, необязательный, по умолчанию 2) — Коэффициент увеличения изображения. 2/3/4/8 для суперразрешения изображений, 1 для шумоподавления и снижения артефактов сжатия - img_range (
float, необязательный, по умолчанию 1.0) — Диапазон значений входного изображения. - resi_connection (
str, необязательный, по умолчанию"1conv") — Свёрточный блок, используемый перед остаточным соединением на каждом этапе. - upsampler (
str, необязательный, по умолчанию"pixelshuffle") — Модуль реконструкции. Может принимать значения ‘pixelshuffle’/‘pixelshuffledirect’/‘nearest+conv’/None.
Это класс конфигурации для хранения настроек модели Swin2SRModel. Он используется для создания модели Swin2Sr в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации caidas/swin2sr-classicalsr-x2-64
Объекты конфигурации наследуются от PreTrainedConfig и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее читайте в документации PreTrainedConfig.
Пример:
>>> from transformers import Swin2SRConfig, Swin2SRModel
>>> # Initializing a Swin2SR caidas/swin2sr-classicalsr-x2-64 style configuration
>>> configuration = Swin2SRConfig()
>>> # Initializing a model (with random weights) from the caidas/swin2sr-classicalsr-x2-64 style configuration
>>> model = Swin2SRModel(configuration)
>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.configSwin2SRModel
класс transformers.Swin2SRModel
< source >( config: Swin2SRConfig )
Параметры
- config (Swin2SRConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель Swin2Sr без дополнительных слоёв, выводящая «сырые» скрытые состояния.
Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)
Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.
forward
< source >( pixel_values: Tensoroutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → BaseModelOutput or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Swin2SRImageProcessor. Подробности см. в Swin2SRImageProcessor.call() (processor_classиспользует Swin2SRImageProcessor для обработки изображений). - output_attentions (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описанииattentionsв разделе возвращаемых тензоров. - output_hidden_states (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описанииhidden_statesсреди возвращаемых тензоров. - return_dict (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать ModelOutput вместо обычного кортежа.
Возвращает
BaseModelOutput или tuple(torch.Tensor)
Объект BaseModelOutput или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Swin2SRConfig) и входных данных.
Метод forward модели Swin2SRModel переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
last_hidden_state (
torch.Tensorформы(batch_size, sequence_length, hidden_size)) — Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size).Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Swin2SRForImageSuperResolution
класс transformers.Swin2SRForImageSuperResolution
< source >( config: Swin2SRConfig )
Параметры
- config (Swin2SRConfig) — Класс конфигурации модели, содержащий все параметры модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, а только конфигурацию. Используйте метод from_pretrained() для загрузки весов модели.
Модель-трансформер Swin2SR с головкой-апсемплером для суперразрешения и восстановления изображений.
Эта модель наследуется от PreTrainedModel. См. документацию родительского класса для общих методов, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка голов и т. д.)
Эта модель также является подклассом torch.nn.Module в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.
forward
< source >( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = Nonelabels: typing.Optional[torch.LongTensor] = Noneoutput_attentions: bool | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Nonereturn_dict: bool | None = None**kwargs ) → ImageSuperResolutionOutput or tuple(torch.Tensor)
Параметры
- pixel_values (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, image_size, image_size), необязательный) — Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью Swin2SRImageProcessor. Подробности см. в Swin2SRImageProcessor.call() (processor_classиспользует Swin2SRImageProcessor для обработки изображений). - labels (
torch.LongTensorформы(batch_size, sequence_length), необязательный) — Метки для вычисления потерь маскированного языкового моделирования. Индексы должны находиться в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]или быть равны -100 (см. docstringinput_ids). Токены с индексами, установленными в-100, игнорируются (маскируются); потери вычисляются только для токенов с метками в диапазоне[0, ..., config.vocab_size]. - output_attentions (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать тензоры внимания всех слоев внимания. Подробности см. в описанииattentionsв разделе возвращаемых тензоров. - output_hidden_states (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать скрытые состояния всех слоев. Подробности см. в описанииhidden_statesсреди возвращаемых тензоров. - return_dict (
bool, необязательный) — Указывает, следует ли возвращать ModelOutput вместо обычного кортежа.
Возвращает
ImageSuperResolutionOutput или tuple(torch.Tensor)
ImageSuperResolutionOutput или кортеж из
torch.Tensor (если передано return_dict=False или если config.return_dict=False), содержащий различные
элементы в зависимости от конфигурации (Swin2SRConfig) и входных данных.
Метод forward класса Swin2SRForImageSuperResolution переопределяет специальный метод __call__.
Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр
Module, а не эту функцию, поскольку первый вариант обеспечивает выполнение шагов предварительной и последующей обработки, тогда как второй молча их игнорирует.
loss (
torch.Tensorформы(1,), необязательный, возвращается, если заданlabels) — Потеря реконструкции.восстановление (
torch.Tensorформы(batch_size, num_channels, height, width)) — Восстановленные изображения, возможно, с увеличенным разрешением.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), optional, возвращается, если переданоoutput_hidden_states=Trueили еслиconfig.output_hidden_states=True) — Кортеж изtorch.Tensor(один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого этапа) формы(batch_size, sequence_length, hidden_size). Скрытые состояния (также называемые картами признаков) модели на выходе каждого этапа.attentions (
tuple(torch.Tensor), необязательный, возвращается при передачеoutput_attentions=Trueили приconfig.output_attentions=True) — Кортежtorch.Tensor(по одному на каждый слой) формы(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length).Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
Пример:
>>> import torch
>>> import numpy as np
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>> from io import BytesIO
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Swin2SRForImageSuperResolution
>>> processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("caidas/swin2SR-classical-sr-x2-64")
>>> model = Swin2SRForImageSuperResolution.from_pretrained("caidas/swin2SR-classical-sr-x2-64")
>>> url = "https://huggingface.co/spaces/jjourney1125/swin2sr/resolve/main/samples/butterfly.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
... image = Image.open(BytesIO(response.read()))
>>> # prepare image for the model
>>> inputs = processor(image, return_tensors="pt")
>>> # forward pass
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> output = outputs.reconstruction.data.squeeze().float().cpu().clamp_(0, 1).numpy()
>>> output = np.moveaxis(output, source=0, destination=-1)
>>> output = (output * 255.0).round().astype(np.uint8) # float32 to uint8
>>> # you can visualize `output` with `Image.fromarray`