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UVDoc

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이 모델은 2026-03-21에 Hugging Face Transformers에 기여되었습니다.

UVDoc

개요

UVDoc 텍스트 이미지 보정의 주요 목적은 이미지에 기하학적 변환을 적용하여 문서의 왜곡, 기울어짐, 시점 변형 등의 문제를 수정하는 것입니다.

사용

단일 입력 추론

아래 예제는 AutoImageProcessor와 UVDocModel를 사용하여 문서 이미지를 보정하는 방법을 보여줍니다.

AutoModel
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel


model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.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_doc_test.jpg", stream=True).raw)

inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)

배치 추론

UVDoc를 사용하여 배치 문서 교정을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

AutoModel
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel

model_path = "PaddlePaddle/UVDoc_safetensors"
model = AutoModel.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_doc_test.jpg", stream=True).raw)

inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)

result = image_processor.post_process_document_rectification(outputs.last_hidden_state, inputs["original_images"])
print(result)

UVDocConfig

클래스 transformers.UVDocConfig

< >

( 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 = Nonebackbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonehidden_act: str = 'prelu'padding_mode: str = 'reflect'kernel_size: int = 5bridge_connector: list[int] | tuple[int, ...] = (128, 128)out_point_positions2D: Sequence = ((128, 32), (32, 2)) )

매개변수

  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], 선택) — backbone 모델의 설정입니다.
  • hidden_act (str, 선택 사항, 기본값 prelu) — 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열)입니다. 예를 들어, "gelu", "relu", "silu" 등이 있습니다.
  • padding_mode (str, 선택 사항, 기본값 "reflect") — 컨볼루션 레이어에 사용할 패딩 모드입니다. 지원되는 모드는 "reflect", "constant", "replicate"입니다.
  • kernel_size (int, 선택 사항, 기본값 5) — 백본 네트워크의 합성곱 계층에 사용할 커널 크기입니다.
  • bridge_connector (list[int] | tuple[int, ...], 선택 사항, 기본값 (128, 128)) — [in_channels, out_channels] 형식의 bridge connector 설정입니다.
  • out_point_positions2D (Sequence[list[int] | tuple[int, ...]], 선택 사항, 기본값 ((128, 32), (32, 2))) — [in_channels, out_channels] 형식의 출력 점 위치 2D 레이어 설정입니다.

이것은 UVDocModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Uvdoc 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 PaddlePaddle/UVDoc_safetensors와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

UVDocModel

클래스 transformers.UVDocModel

< >

( config: UVDocConfig )

매개변수

  • config (UVDocConfig) — 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 연관된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

모델은 원시 문서 이미지(픽셀 값)를 입력으로 받아 UVDoc 백본을 통해 공간 변환 매개변수를 예측하고, 교정된 문서 이미지 텐서를 출력합니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 UVDocImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 UVDocImageProcessor.call()를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 UVDocImageProcessor를 사용합니다).

반환값

BaseModelOutputWithNoAttention 또는 tuple(torch.Tensor)

BaseModelOutputWithNoAttention 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(UVDocConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

UVDocModel의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • last_hidden_state (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 모델의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-state 시퀀스입니다.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — torch.Tensor의 튜플(모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩의 출력에 대한 것 1개 + 각 레이어의 출력에 대한 것 1개)로, 모양은 (batch_size, num_channels, height, width)입니다.

    각 레이어의 출력에서 모델의 Hidden-states와 선택적 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

UVDocBackboneConfig

클래스 transformers.UVDocBackboneConfig

< >

( 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 = None_out_features: list[str] | None = None_out_indices: list[int] | None = Noneresnet_head: Sequence = ((3, 32), (32, 32))resnet_configs: Sequence = (((32, 32, 1, False), (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False)))stage_configs: Sequence = (((128, 1),), ((128, 2),), ((128, 5),), ((128, 8), (128, 3), (128, 2)), ((128, 12), (128, 7), (128, 4)), ((128, 18), (128, 12), (128, 6)))kernel_size: int = 5 )

매개변수

  • resnet_head (Sequence[list[int] | tuple[int, ...]], 선택 사항, 기본값 ((3, 32), (32, 32))) — ResNet 헤드 레이어의 설정으로, [in_channels, out_channels] 형식입니다.
  • resnet_configs (Sequence[Sequence[tuple[int, int, int, bool] | list[int | bool]]], 선택 사항, 기본값 (((32, 32, 1, False), -- (32, 32, 3, False), (32, 32, 3, False)), ((32, 64, 1, True), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False), (64, 64, 3, False)), ((64, 128, 1, True), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False), (128, 128, 3, False)))): ResNet 단계에 대한 설정으로, 형식은 [in_channels, out_channels, dilation_value, downsample]입니다.
  • stage_configs (Sequence[Sequence[tuple[int, …] | list[int]]], 선택 사항, 기본값은 (((128, 1),), ((128, 2),), -- ((128, 5),), ((128, 8),(128, 3),(128, 2),), ((128, 12), (128, 7), (128, 4),), ((128, 18), (128, 12), (128, 6),),)): [in_channels, dilation_value] 형식의 bridge 모듈 단계 설정입니다. 각 내부 시퀀스는 단일 bridge 블록에 해당하며, 외부 시퀀스는 bridge 단계별로 블록을 그룹화합니다.
  • kernel_size (int, 선택 사항, 기본값 5) — 합성곱 커널의 크기입니다.

이것은 UVDocModel의 설정을 저장하기 위한 설정 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Uvdoc 모델을 인스턴스화하고 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 설정을 인스턴스화하면 PaddlePaddle/UVDoc_safetensors와 유사한 설정이 생성됩니다.

Configuration 객체는 PreTrainedConfig를 상속하며 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 PreTrainedConfig의 문서를 참고하세요.

UVDocBackbone

class transformers.UVDocBackbone

< >

( config: UVDocBackboneConfig )

매개변수

  • config (UVDocBackboneConfig) — 모든 모델 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 from_pretrained() 메서드를 확인하세요.

UVDoc 백본 모델은 특징 추출을 위해 사용됩니다.

이 모델은 PreTrainedModel에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대한 세부 사항은 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch torch.nn.Module의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법 및 동작과 관련된 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

forward

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BackboneOutput or tuple(torch.Tensor)

매개변수

  • pixel_values (torch.Tensor, shape (batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 UVDocImageProcessor를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 UVDocImageProcessor.call()를 참조하세요 (processor_class는 이미지 처리에 UVDocImageProcessor를 사용합니다).

반환값

BackboneOutput 또는 tuple(torch.Tensor)

BackboneOutput 또는 torch.Tensor의 튜플(return_dict=False가 전달되었거나 config.return_dict=False인 경우)로, 구성(UVDocConfig)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

UVDocBackbone의 forward 메서드는 __call__ 특수 메서드를 오버라이드합니다.

이 함수 내에서 forward pass의 레시피를 정의해야 하지만, 이후에는 이 함수 대신 Module 인스턴스를 호출해야 합니다. 전자는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하는 반면, 후자는 이를 조용히 무시하기 때문입니다.

  • feature_maps (tuple(torch.Tensor), shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 각 단계의 feature map입니다.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_hidden_states=True가 전달되었거나 config.output_hidden_states=True인 경우 반환됨) — 임베딩의 출력 하나와 각 레이어의 출력 하나씩을 포함하는 torch.Tensor의 튜플로, 백본에 따라 shape가 (batch_size, sequence_length, hidden_size) 또는 (batch_size, num_channels, height, width)입니다.

    각 단계의 출력에서 모델의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 포함합니다.

  • attentions (tuple(torch.Tensor), 선택 사항, output_attentions=True가 전달되었거나 config.output_attentions=True인 경우 반환됨) — 각 레이어마다 하나씩 포함된 torch.Tensor의 튜플로, 모양은 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)입니다. 백본이 attention을 사용하는 경우에만 적용됩니다.

    self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention softmax 이후의 attention 가중치.

UVDocBridge

class transformers.UVDocBridge

< >

( config: UVDocConfig )

UVDocImageProcessor

class transformers.UVDocImageProcessor

< >

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

매개변수

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 RGB로 변환할지 여부입니다.
  • do_resize (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — 이미지를 리사이즈할지 여부.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, 기본값 {'height' -- 712, 'width': 488}): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.
  • default_to_square (bool, kwargs, 선택 사항, 기본값 True) — size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부입니다.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop을 적용한 후 출력 이미지의 크기.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, 기본값 2) — 이미지 크기를 조정할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. PILImageResampling enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. do_resize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_rescale (bool, kwargs, 선택, 기본값 True) — 이미지를 다시 스케일링할지 여부.
  • rescale_factor (float, kwargs, 선택 사항, 기본값 0.00392156862745098) — do_rescale이 True로 설정된 경우 이미지를 재조정(rescale)하는 데 사용할 재조정 계수입니다.
  • do_normalize (bool, kwargs, optional) — 이미지를 정규화할지 여부.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, 선택) — 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. do_normalize가 True로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 이미지를 패딩할 {"height": int, "width" int} 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. pad_size가 제공되지 않으면, 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. do_pad=True.일 때만 적용됩니다.
  • do_center_crop (bool, kwargs, 선택) — 이미지를 중앙으로 크롭할지 여부.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — ChannelDimension.FIRST만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 선택 사항) — 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정되지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
    • "channels_first" 또는 ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 형식의 이미지.
    • "channels_last" 또는 ChannelDimension.LAST: (height, width, num_channels) 형식의 이미지.
    • "none" 또는 ChannelDimension.NONE: (height, width) 형식의 이미지.
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 동영상을 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 동영상에서 장치를 추론합니다.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.
  • disable_grouping (bool, kwargs, 선택 사항) — 이미지를 크기에 따라 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.
  • image_seq_length (int, kwargs, 선택 사항) — 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.
  • Returns 'pt'로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. —

UVDocImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (bool, kwargs, 선택): 이미지를 크기로 그룹화하는 것을 비활성화하여 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다. image_seq_length (int, kwargs, 선택): 입력에서 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

post_process_document_rectification

< >

( prediction: Tensororiginal_images: listscale: float = 255.0 ) → List of dictionaries containing rectified images. Each dictionary has

매개변수

  • prediction — 예측된 2차 Bezier 메시 좌표, shape (B, 2, H, W)
  • original_images — 각 이미지의 크기가 다를 수 있는 원본 입력 텐서 목록이며, 각 텐서의 shape은 (C, H_i, W_i)입니다.
  • scale — 출력 이미지의 스케일링 계수 (기본값: 255.0)

반환값

수정된 이미지를 포함하는 사전 목록입니다. 각 사전에는

  • “images”: torch.uint8 dtype를 가진 (H, W, 3) 형태의 정렬된 이미지 텐서이며, BGR 채널 순서를 사용합니다(OpenCV 시각화에 적합).

문서 교정 예측 결과를 후처리하여 교정된 이미지로 변환합니다.

Update on GitHub

←UperNet VidEoMT→