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ViTDet

ViTDet

概述

ViTDet模型由Yanghao Li、Hanzi Mao、Ross Girshick和Kaiming He在探索用于目标检测的普通视觉Transformer骨干网络中提出。 VitDet利用普通的视觉Transformer进行目标检测任务。

论文的摘要如下:

我们探索了非分层的视觉变换器(ViT)作为目标检测的骨干网络。这种设计使得原始的ViT架构能够在不重新设计分层骨干网络进行预训练的情况下,微调用于目标检测。通过最少的微调适应,我们的非分层骨干检测器能够取得有竞争力的结果。令人惊讶的是,我们观察到:(i)从单尺度特征图(没有常见的FPN设计)构建一个简单的特征金字塔就足够了,以及(ii)使用窗口注意力(无需移位)并辅以极少的跨窗口传播块就足够了。使用作为掩码自编码器(MAE)预训练的非分层ViT骨干,我们的检测器名为ViTDet,可以与之前所有基于分层骨干的领先方法竞争,仅使用ImageNet-1K预训练在COCO数据集上达到61.3 AP_box。我们希望我们的研究能够引起对非分层骨干检测器研究的关注。

该模型由nielsr贡献。 原始代码可以在这里找到。

提示:

  • 目前,只有骨干网络可用。

VitDetConfig

class transformers.VitDetConfig

< >

( hidden_size = 768 num_hidden_layers = 12 num_attention_heads = 12 mlp_ratio = 4 hidden_act = 'gelu' dropout_prob = 0.0 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 1e-06 image_size = 224 pretrain_image_size = 224 patch_size = 16 num_channels = 3 qkv_bias = True drop_path_rate = 0.0 window_block_indices = [] residual_block_indices = [] use_absolute_position_embeddings = True use_relative_position_embeddings = False window_size = 0 out_features = None out_indices = None **kwargs )

参数

  • hidden_size (int, optional, 默认为 768) — 编码器层和池化层的维度。
  • num_hidden_layers (int, 可选, 默认为 12) — Transformer 编码器中的隐藏层数量。
  • num_attention_heads (int, optional, defaults to 12) — Transformer编码器中每个注意力层的注意力头数量。
  • mlp_ratio (int, optional, defaults to 4) — MLP隐藏维度与嵌入维度的比率。
  • hidden_act (strfunction, 可选, 默认为 "gelu") — 编码器和池化器中的非线性激活函数(函数或字符串)。如果是字符串,支持 "gelu""relu""selu""gelu_new"
  • dropout_prob (float, optional, defaults to 0.0) — 嵌入层、编码器和池化器中所有全连接层的丢弃概率。
  • initializer_range (float, optional, 默认为 0.02) — 用于初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。
  • layer_norm_eps (float, optional, defaults to 1e-06) — 层归一化层使用的epsilon值。
  • image_size (int, optional, 默认为 224) — 每张图片的大小(分辨率)。
  • pretrain_image_size (int, optional, defaults to 224) — 预训练期间每张图像的大小(分辨率)。
  • patch_size (int, optional, defaults to 16) — 每个补丁的大小(分辨率)。
  • num_channels (int, optional, 默认为 3) — 输入通道的数量。
  • qkv_bias (bool, optional, defaults to True) — 是否在查询、键和值中添加偏置。
  • drop_path_rate (float, optional, 默认为 0.0) — 随机深度率.
  • window_block_indices (List[int], 可选, 默认为 []) — 应该使用窗口注意力而不是常规全局自注意力的块的索引列表。
  • residual_block_indices (List[int], optional, defaults to []) — 应该在MLP之后具有额外残差块的块的索引列表。
  • use_absolute_position_embeddings (bool, optional, defaults to True) — 是否将绝对位置嵌入添加到补丁嵌入中。
  • use_relative_position_embeddings (bool, 可选, 默认为 False) — 是否在注意力图中添加相对位置嵌入.
  • window_size (int, optional, defaults to 0) — 注意力窗口的大小。
  • out_features (List[str], 可选) — 如果用作骨干网络,输出特征的列表。可以是 "stem", "stage1", "stage2" 等。 (取决于模型有多少个阶段)。如果未设置且 out_indices 已设置,将默认为相应的阶段。如果未设置且 out_indices 也未设置,将默认为最后一个阶段。必须与 stage_names 属性中定义的顺序相同。
  • out_indices (List[int], optional) — 如果用作骨干网络,输出特征的索引列表。可以是0、1、2等(取决于模型有多少个阶段)。如果未设置且out_features已设置,将默认为相应的阶段。如果未设置且out_features也未设置,将默认为最后一个阶段。必须与stage_names属性中定义的顺序相同。

这是用于存储VitDetModel配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化一个VitDet模型,定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生类似于google/vitdet-base-patch16-224架构的配置。

配置对象继承自PretrainedConfig,可用于控制模型输出。阅读PretrainedConfig的文档以获取更多信息。

示例:

>>> from transformers import VitDetConfig, VitDetModel

>>> # Initializing a VitDet configuration
>>> configuration = VitDetConfig()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = VitDetModel(configuration)

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

VitDetModel

transformers.VitDetModel

< >

( 配置: VitDetConfig )

参数

  • config (VitDetConfig) — 包含模型所有参数的模型配置类。 使用配置文件初始化不会加载与模型相关的权重,只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。

裸的VitDet Transformer模型输出原始隐藏状态,没有任何特定的头部。 该模型是PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规的PyTorch模块,并参考PyTorch文档以获取与一般使用和行为相关的所有事项。

前进

< >

( pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None head_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None output_attentions: typing.Optional[bool] = None output_hidden_states: typing.Optional[bool] = None return_dict: typing.Optional[bool] = None ) transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

参数

  • pixel_values (torch.FloatTensor of shape (batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。像素值可以使用AutoImageProcessor获取。详情请参见ViTImageProcessor.call()
  • head_mask (torch.FloatTensor 形状为 (num_heads,)(num_layers, num_heads), 可选) — 用于屏蔽自注意力模块中选定的头部的掩码。掩码值在 [0, 1] 中选择:
    • 1 表示头部 未被屏蔽,
    • 0 表示头部 被屏蔽.
  • output_attentions (bool, 可选) — 是否返回所有注意力层的注意力张量。有关更多详细信息,请参见返回张量下的attentions
  • output_hidden_states (bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息,请参见返回张量下的hidden_states
  • return_dict (bool, 可选) — 是否返回一个ModelOutput而不是一个普通的元组。

返回

transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputtuple(torch.FloatTensor)

一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutput 或一个由 torch.FloatTensor 组成的元组(如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时),包含各种 元素,具体取决于配置(VitDetConfig)和输入。

  • last_hidden_state (torch.FloatTensor 形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)) — 模型最后一层输出的隐藏状态序列。

  • hidden_states (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_hidden_states=True 或当 config.output_hidden_states=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(一个用于嵌入层的输出,如果模型有嵌入层,+ 一个用于每一层的输出)形状为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)

    模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。

  • attentions (tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递了 output_attentions=True 或当 config.output_attentions=True 时返回) — 由 torch.FloatTensor 组成的元组(每一层一个)形状为 (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)

    注意力 softmax 后的注意力权重,用于计算自注意力头中的加权平均值。

VitDetModel 的前向方法,重写了 __call__ 特殊方法。

尽管前向传递的配方需要在此函数内定义,但之后应该调用Module实例而不是这个,因为前者负责运行预处理和后处理步骤,而后者会默默地忽略它们。

示例:

>>> from transformers import VitDetConfig, VitDetModel
>>> import torch

>>> config = VitDetConfig()
>>> model = VitDetModel(config)

>>> pixel_values = torch.randn(1, 3, 224, 224)

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(pixel_values)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 768, 14, 14]
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