# MobileViT

[MobileViT](https://huggingface.co/papers/2110.02178) هو محوّل رؤية خفيف الوزن مخصص للأجهزة المحمولة، يدمج كفاءة شبكات CNN والتحيزات الاستقرائية مع نمذجة السياق العام للمحوّلات. يعامل المحوّلات على أنها عمليات تجميع، مما يتيح معالجة المعلومات العامة دون التكلفة الحسابية الثقيلة للمحوّلات القياسية.

   

يمكنك العثور على جميع نقاط التفتيش الأصلية لنموذج MobileViT تحت منظمة [Apple](https://huggingface.co/apple/models?search=mobilevit).

> [!TIP]
>
> - ساهم [matthijs](https://huggingface.co/Matthijs) في تقديم هذا النموذج.
>
> انقر على نماذج MobileViT في الشريط الجانبي الأيمن لمزيد من الأمثلة على كيفية تطبيق MobileViT على مهام الرؤية المختلفة.

يُظهر المثال أدناه كيفية إجراء [تصنيف الصور] باستخدام [Pipeline](/docs/transformers/main/ar/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) وفئة [AutoModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

classifier = pipeline(
   task="image-classification",
   model="apple/mobilevit-small",
   device=0,
)

preds = classifier("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
print(f"Prediction: {preds}\n")
```

```python
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTForImageClassification

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
   "apple/mobilevit-small",
   use_fast=True,
)
model = MobileViTForImageClassification.from_pretrained("apple/mobilevit-small", device_map="auto")

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = image_processor(image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
    logits = model(**inputs).logits
predicted_class_id = logits.argmax(dim=-1).item()

class_labels = model.config.id2label
predicted_class_label = class_labels[predicted_class_id]
print(f"The predicted class label is:{predicted_class_label}")
```

## ملاحظات

- لا **يعمل** على البيانات المتسلسلة، بل صُمم حصريًا لمهام الصور.
- تُستخدم خرائط الميزات مباشرةً بدلاً من تضمينات الرموز.
- استخدم [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor) لمعالجة الصور مسبقًا.
- إذا كنت تستخدم معالجة مسبقة مخصصة، فتأكد من أن الصور بصيغة **BGR** (وليس RGB)، كما تتوقعه الأوزان المُدرَّبة مسبقًا.
- تم تدريب نماذج التصنيف مسبقاً على [ImageNet-1k](https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k).
- تستخدم نماذج التقسيم رأس [DeepLabV3](https://huggingface.co/papers/1706.05587) وهي مُسبقة التدريب على [PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/).

## MobileViTConfig[[transformers.MobileViTConfig]]

#### transformers.MobileViTConfig[[transformers.MobileViTConfig]]

```python
transformers.MobileViTConfig(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, is_encoder_decoder: bool = False, 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, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 256, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 2, hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (144, 192, 240), neck_hidden_sizes: list[int] | tuple[int, ...] = (16, 32, 64, 96, 128, 160, 640), num_attention_heads: int = 4, mlp_ratio: float = 2.0, expand_ratio: float = 4.0, hidden_act: str = 'silu', conv_kernel_size: int = 3, output_stride: int = 32, hidden_dropout_prob: float | int = 0.1, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, classifier_dropout_prob: float | int = 0.1, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-05, qkv_bias: bool = True, aspp_out_channels: int = 256, atrous_rates: list[int] | tuple[int, ...] = (6, 12, 18), aspp_dropout_prob: float | int = 0.1, semantic_loss_ignore_index: int = 255)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/configuration_mobilevit.py#L24)

**المعاملات:**

num_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : عدد قنوات الإدخال.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `256`) : حجم (دقة) كل صورة.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2`) : حجم (دقة) كل رقعة.

hidden_sizes (`Union[list[int], tuple[int, ...]]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `(144, 192, 240)`) : الأبعاد (حجم المخفي) في كل مرحلة من مراحل النموذج.

neck_hidden_sizes (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[16, 32, 64, 96, 128, 160, 640]`) : عدد القنوات لخرائط الميزات في الهيكل العظمي (backbone).

num_attention_heads (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4`) : عدد رؤوس الانتباه لكل طبقة انتباه في مُفكِّك Transformer.

mlp_ratio (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `2.0`) : نسبة بُعد MLP المخفي إلى بُعد التضمين.

expand_ratio (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `4.0`) : نسبة التوسيع لضبط أبعاد المخرجات للتوسيع

hidden_act (`str`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `silu`) : دالة التنشيط غير الخطية (دالة أو نص) في المُفكِّك. على سبيل المثال، `"gelu"`، `"relu"`، `"silu"`، وما إلى ذلك.

conv_kernel_size (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `3`) : حجم النواة الالتفافية.

output_stride (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `32`) : النسبة بين الدقة المكانية لخرائط الميزات المدخلة والمخرجة.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : احتمال الإسقاط (dropout) لجميع الطبقات المتصلة بالكامل في التضمينات (embeddings) والمُشفِّر (encoder) والمُجمِّع (pooler).

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.0`) : نسبة الإسقاط (dropout) لاحتمالات الانتباه.

classifier_dropout_prob (`Union[float, int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.1`) : نسبة الإسقاط (dropout) للمصنّف.

initializer_range (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `0.02`) : الانحراف المعياري لـ truncated_normal_initializer المستخدم في تهيئة جميع مصفوفات الأوزان.

layer_norm_eps (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `1e-05`) : قيمة الإيبسلون المستخدمة في طبقات تطبيع الطبقة.

qkv_bias (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إضافة انحياز إلى الاستعلامات والمفاتيح والقيم.

aspp_out_channels (`int`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 256) : عدد قنوات الإخراج المستخدمة في طبقة ASPP للتجزئة الدلالية.

atrous_rates (`list[int]`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `[6, 12, 18]`) : عوامل التمدد (atrous) المستخدمة في طبقة ASPP للتجزئة الدلالية.

aspp_dropout_prob (`float`، *اختياري*، القيمة الافتراضية 0.1) : نسبة الإسقاط (dropout) لطبقة ASPP للتجزئة الدلالية.

semantic_loss_ignore_index (`int`، *اختياري*، الافتراضي هو `255`) : المؤشر الذي تتجاهله دالة الخسارة في نموذج التقسيم الدلالي.

هذه فئة الإعدادات المخزنة لإعدادات MobileViTModel. تُستخدم لاستحداث نموذج Mobilevit وفقًا للحجج المحددة، مع تعريف بنية النموذج. إن استحداث إعدادات باستخدام القيم الافتراضية سيؤدي إلى إعدادات مشابهة لتلك الخاصة بـ [google/mobilenet_v2_1.0_224](https://huggingface.co/google/mobilenet_v2_1.0_224)

ترث كائنات الإعداد من [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) ويمكن استخدامها للتحكم في مخرجات النموذج. اقرأ التوثيق الخاص بـ [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ar/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) لمزيد من المعلومات.

مثال:

```python
>>> from transformers import MobileViTConfig, MobileViTModel

>>> # Initializing a mobilevit-small style configuration
>>> configuration = MobileViTConfig()

>>> # Initializing a model from the mobilevit-small style configuration
>>> model = MobileViTModel(configuration)

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

## MobileViTImageProcessor[[transformers.MobileViTImageProcessor]]

#### transformers.MobileViTImageProcessor[[transformers.MobileViTImageProcessor]]

```python
transformers.MobileViTImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilevit.image_processing_mobilevit.MobileVitImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_mobilevit.py#L59)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'shortest_edge' : 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 256, 'width': 256}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_flip_channel_order (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_flip_channel_order`) : ما إذا كان يجب عكس قنوات الألوان من RGB إلى BGR أو العكس.

do_reduce_labels (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `self.do_reduce_labels`) : ما إذا كان سيتم تقليل جميع قيم التسميات في خرائط التقسيم بمقدار 1. يُستخدم عادةً لمجموعات البيانات التي يُستخدم فيها 0 للخلفية، والخلفية نفسها غير مشمولة في جميع فئات مجموعة البيانات (مثل ADE20k). سيتم استبدال تسمية الخلفية بـ 255.

ينشئ معالج صور MobileViTImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.MobileViTImageProcessor.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']], segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilevit.image_processing_mobilevit.MobileVitImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_mobilevit.py#L81)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

segmentation_maps (`ImageInput`، *اختياري*) : خرائط التقسيم المراد معالجتها مسبقًا.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_flip_channel_order (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_flip_channel_order`) : ما إذا كان يجب عكس قنوات الألوان من RGB إلى BGR أو العكس.

do_reduce_labels (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `self.do_reduce_labels`) : ما إذا كان سيتم تقليل جميع قيم التسميات في خرائط التقسيم بمقدار 1. يُستخدم عادةً لمجموعات البيانات التي يُستخدم فيها 0 للخلفية، والخلفية نفسها غير مشمولة في جميع فئات مجموعة البيانات (مثل ADE20k). سيتم استبدال تسمية الخلفية بـ 255.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

#### post_process_semantic_segmentation[[transformers.MobileViTImageProcessor.post_process_semantic_segmentation]]

```python
post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes: list[tuple[int, int]] | None = None, return_segmentation_scores: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_mobilevit.py#L207)

**المعاملات:**

outputs ([MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation)) : المخرجات الخام للنموذج.

target_sizes (`list[tuple[int, int]]`، *اختياري*) : قائمة من الأزواج المقابلة للحجم النهائي المطلوب (الارتفاع، العرض) لكل تنبؤ.

return_segmentation_scores (`bool`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `False`) : هل تُعاد تقييمات التقسيم إلى جانب خريطة التقسيم. عند تعيين `True`، يكون كل عنصر في القائمة المُعادة من نوع `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` مع الحقل `segmentation` (معرّفات الفئات، الشكل `(height, width)`) والحقل `segmentation_scores` (الشكل `(num_classes, height, width)`).

**يعيد:** `list[torch.Tensor]` أو `list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]`

عندما يكون `return_segmentation_scores=False` (الافتراضي)، تُعاد قائمة بطول `batch_size` حيث يكون كل عنصر خريطة تجزئة بأبعاد `(height, width)` تحتوي على معرّفات الفئات. وعندما يكون `return_segmentation_scores=True`، تُعاد قائمة من كائنات `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` تحتوي على الحقل `segmentation` (معرّفات الفئات، الأبعاد `(height, width)`) والحقل `segmentation_scores` (الأبعاد `(num_classes, height, width)`). في الحالتين، `(height, width)` يتوافق مع الحجم المستهدف (إذا تم تحديد `target_sizes`).

يحوّل مخرجات [MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation) إلى خرائط تجزئة دلالية.

## MobileViTImageProcessorPil[[transformers.MobileViTImageProcessorPil]]

#### transformers.MobileViTImageProcessorPil[[transformers.MobileViTImageProcessorPil]]

```python
transformers.MobileViTImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilevit.image_processing_pil_mobilevit.MobileVitImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_pil_mobilevit.py#L64)

**المعاملات:**

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي هو `True`) : ما إذا كان سيتم تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'shortest_edge' : 224}`): يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، الافتراضي `False`) : ما إذا كان سيتم افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان size من نوع int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `{'height' : 256, 'width': 256}`): حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`، *kwargs*، القيمة الافتراضية `3`) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كانت قيمة `do_resize` هي `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `0.00392156862745098`) : عامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطاً على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `None`) : ما إذا كان سيتم تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `[0.5, 0.5, 0.5]`) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *اختياري*, القيمة الافتراضية هي `True`) : ما إذا كان سيتم قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_flip_channel_order (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_flip_channel_order`) : ما إذا كان يجب عكس قنوات الألوان من RGB إلى BGR أو العكس.

do_reduce_labels (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `self.do_reduce_labels`) : ما إذا كان سيتم تقليل جميع قيم التسميات في خرائط التقسيم بمقدار 1. يُستخدم عادةً لمجموعات البيانات التي يُستخدم فيها 0 للخلفية، والخلفية نفسها غير مشمولة في جميع فئات مجموعة البيانات (مثل ADE20k). سيتم استبدال تسمية الخلفية بـ 255.

ينشئ معالج صور MobileViTImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.MobileViTImageProcessorPil.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']], segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilevit.image_processing_pil_mobilevit.MobileVitImageProcessorKwargs'>)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_pil_mobilevit.py#L86)

**المعاملات:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : الصورة المراد معالجتها مسبقًا. يتوقع صورة واحدة أو دفعة من الصور بقيم بكسل تتراوح بين 0 و255. إذا كنت تمرر صورًا بقيم بكسل بين 0 و1، فاضبط `do_rescale=False`.

segmentation_maps (`ImageInput`، *اختياري*) : خرائط التقسيم المراد معالجتها مسبقًا.

do_convert_rgb (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تحويل الصورة إلى RGB.

do_resize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تغيير حجم الصورة.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : يصف الأبعاد القصوى للمدخلات إلى النموذج.

default_to_square (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب افتراض صورة مربعة عند تغيير الحجم، إذا كان الحجم عددًا صحيحًا.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`، *kwargs*) : حجم الصورة الناتجة بعد تطبيق `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : مرشح إعادة العينة المستخدم عند تغيير حجم الصورة. يمكن أن يكون أحد قيم enum `PILImageResampling`. لا يؤثر إلا إذا كان `do_resize` مضبوطاً على `True`.

do_rescale (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إعادة تحجيم الصورة.

rescale_factor (`float`، *kwargs*، *اختياري*) : معامل إعادة التحجيم لإعادة تحجيم الصورة إذا كان `do_rescale` مضبوطًا على `True`.

do_normalize (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب تطبيع الصورة.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : متوسط الصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`، *kwargs*، *اختياري*) : الانحراف المعياري للصورة المستخدم للتطبيع. لا يكون له أي تأثير إلا إذا تم تعيين `do_normalize` إلى `True`.

do_pad (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب إضافة حشوة إلى الصورة. يتم تنفيذ الحشوة إما إلى أكبر حجم في الدفعة أو إلى حجم مربع ثابت لكل صورة. تعتمد استراتيجية الحشوة الدقيقة على النموذج.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : الحجم على شكل `{"height": int, "width" int}` الذي يجب توسيد الصور إليه. يجب أن يكون أكبر من أي حجم صورة مُقدَّم للمعالجة المسبقة. إذا لم يُقدَّم `pad_size`، فسيتم توسيد الصور إلى أكبر ارتفاع وعرض في الدفعة. يُطبَّق فقط عندما يكون `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان يجب قص الصورة من المنتصف.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : يُدعم `ChannelDimension.FIRST` فقط. أُضيف من أجل التوافق مع المعالجات البطيئة.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`، *kwargs*، *اختياري*) : تنسيق بُعد القناة للصورة المدخلة. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج تنسيق بُعد القناة من الصورة المدخلة. يمكن أن يكون أحد ما يلي: - `"channels_first"` أو `ChannelDimension.FIRST`: صورة بتنسيق (num_channels, height, width). - `"channels_last"` أو `ChannelDimension.LAST`: صورة بتنسيق (height, width, num_channels). - `"none"` أو `ChannelDimension.NONE`: صورة بتنسيق (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : الجهاز الذي تتم عليه معالجة مقاطع الفيديو. إذا لم يتم ضبطه، يُستنتج الجهاز من مقاطع الفيديو المدخلة.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : تُرجع توتنرات مكدّسة إذا كان الإعداد `'pt'`، وإلا تُرجع قائمة من التوتنرات.

disable_grouping (`bool`، *kwargs*، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم تعطيل تجميع الصور حسب الحجم لمعالجتها بشكل فردي بدلاً من دفعات. إذا كانت القيمة None، فسيتم تعيينها إلى True إذا كانت الصور على وحدة المعالجة المركزية (CPU)، وإلا فستكون False. تستند هذه الخيارات إلى ملاحظات تجريبية، كما هو موضح هنا: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`، *kwargs*، *اختياري*) : عدد رموز الصور التي سيتم استخدامها لكل صورة في المدخلات. أُضيفت لضمان التوافق مع الإصدارات السابقة، لكن ينبغي ضبطها كخاصية للمعالج في النماذج المستقبلية.

do_flip_channel_order (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية هي `self.do_flip_channel_order`) : ما إذا كان يجب عكس قنوات الألوان من RGB إلى BGR أو العكس.

do_reduce_labels (`bool`، *kwargs*، *اختياري*، القيمة الافتراضية `self.do_reduce_labels`) : ما إذا كان سيتم تقليل جميع قيم التسميات في خرائط التقسيم بمقدار 1. يُستخدم عادةً لمجموعات البيانات التي يُستخدم فيها 0 للخلفية، والخلفية نفسها غير مشمولة في جميع فئات مجموعة البيانات (مثل ADE20k). سيتم استبدال تسمية الخلفية بـ 255.

**يعيد:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- قاموس من القوائم/المصفوفات/الموترات التي يعيدها أسلوب __call__ ('pixel_values'، وما إلى ذلك).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`، *اختياري*) -- يمكنك تحديد tensor_type هنا لتحويل قوائم الأعداد الصحيحة إلى تينسورات PyTorch/Numpy عند التهيئة.

#### post_process_semantic_segmentation[[transformers.MobileViTImageProcessorPil.post_process_semantic_segmentation]]

```python
post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes: list[tuple[int, int]] | None = None, return_segmentation_scores: bool = False)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/image_processing_pil_mobilevit.py#L191)

**المعاملات:**

outputs ([MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation)) : المخرجات الخام للنموذج.

target_sizes (`list[tuple[int, int]]`، *اختياري*) : قائمة من الأزواج المقابلة للحجم النهائي المطلوب (الارتفاع، العرض) لكل تنبؤ.

return_segmentation_scores (`bool`, *اختياري*, القيمة الافتراضية `False`) : هل تُعاد تقييمات التقسيم إلى جانب خريطة التقسيم. عند تعيين `True`، يكون كل عنصر في القائمة المُعادة من نوع `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` مع الحقل `segmentation` (معرّفات الفئات، الشكل `(height, width)`) والحقل `segmentation_scores` (الشكل `(num_classes, height, width)`).

**يعيد:** `list[torch.Tensor]` أو `list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]`

عندما يكون `return_segmentation_scores=False` (الافتراضي)، تُعاد قائمة بطول `batch_size` حيث يكون كل عنصر خريطة تجزئة بأبعاد `(height, width)` تحتوي على معرّفات الفئات. وعندما يكون `return_segmentation_scores=True`، تُعاد قائمة من كائنات `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` تحتوي على الحقل `segmentation` (معرّفات الفئات، الأبعاد `(height, width)`) والحقل `segmentation_scores` (الأبعاد `(num_classes, height, width)`). في الحالتين، `(height, width)` يتوافق مع الحجم المستهدف (إذا تم تحديد `target_sizes`).

يحوّل مخرجات [MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation) إلى خرائط تجزئة دلالية.

## MobileViTModel[[transformers.MobileViTModel]]

#### transformers.MobileViTModel[[transformers.MobileViTModel]]

```python
transformers.MobileViTModel(config: MobileViTConfig, expand_output: bool = True)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L613)

**المعاملات:**

config ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

expand_output (`bool`، *اختياري*، القيمة الافتراضية `True`) : ما إذا كان سيتم توسيع مخرجات النموذج باستخدام طبقة تلافية 1x1. إذا كانت القيمة `True`، فسيطبق النموذج طبقة تلافية إضافية 1x1 لتوسيع قنوات المخرجات من `config.neck_hidden_sizes[5]` إلى `config.neck_hidden_sizes[6]`.

نموذج Mobilevit الأساسي الذي يُخرج حالات مخفية خام دون أي رأس محدد في الأعلى.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.MobileViTModel.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L645)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor). راجع [MobileViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor) لمعالجة الصور).

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` أو `tuple(torch.Tensor)`

`BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MobileViTModel](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTModel) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, height, width)`) -- تسلسل حالات مخفية عند مخرجات الطبقة الأخيرة من النموذج.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, hidden_size)`) -- حالة الطبقة المخفية الأخيرة بعد عملية تجميع على الأبعاد المكانية.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند تعيين `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات الطبقات المضمنة إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_channels, height, width)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.

مثال:

```python
```

## MobileViTForImageClassification[[transformers.MobileViTForImageClassification]]

#### transformers.MobileViTForImageClassification[[transformers.MobileViTForImageClassification]]

```python
transformers.MobileViTForImageClassification(config: MobileViTConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L695)

**المعاملات:**

config ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج MobileViT مع رأس تصنيف الصور في الأعلى (طبقة خطية فوق الميزات المجمّعة)، مثل ImageNet.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.MobileViTForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L711)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor). راجع [MobileViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor) لمعالجة الصور).

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

labels (من نوع `torch.LongTensor` بأبعاد `(batch_size,)`، *اختياري*) : تسميات لحساب خسارة تصنيف/الانحدار للصور. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels == 1` يتم حساب خسارة الانحدار (خسارة متوسط المربع)، وإذا كان `config.num_labels > 1` يتم حساب خسارة التصنيف (الإنتروبيا المتقاطعة).

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) أو `tuple(torch.Tensor)`

[ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) أو مجموعة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) تتكون من عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MobileViTForImageClassification](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForImageClassification) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`, *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, config.num_labels)`) -- درجات التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1) (قبل SoftMax).
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`، *اختياري*، يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل مرحلة) بشكل `(batch_size, num_channels, height, width)`. حالات النموذج المخفية (المعروفة أيضًا باسم خرائط الميزات) عند مخرجات كل مرحلة.

مثال:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> model = MobileViTForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
```

## MobileViTForSemanticSegmentation[[transformers.MobileViTForSemanticSegmentation]]

#### transformers.MobileViTForSemanticSegmentation[[transformers.MobileViTForSemanticSegmentation]]

```python
transformers.MobileViTForSemanticSegmentation(config: MobileViTConfig)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L859)

**المعاملات:**

config ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) : فئة إعدادات النموذج التي تحتوي على جميع معاملات النموذج. عند التهيئة باستخدام ملف إعدادات، لا يتم تحميل الأوزان المرتبطة بالنموذج، بل الإعدادات فقط. راجع طريقة [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) لتحميل أوزان النموذج.

نموذج MobileViT مع رأس تقسيم دلالي في الأعلى، على سبيل المثال لـ Pascal VOC.

يرث هذا النموذج من [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ar/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). راجع توثيق الفئة الأصلية لمعرفة الطرق العامة التي تنفذها المكتبة لجميع نماذجها (مثل التنزيل أو الحفظ، وتغيير حجم تضمينات الإدخال، وقص الرؤوس، وما إلى ذلك).

هذا النموذج هو أيضاً فئة فرعية من [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) في PyTorch. استخدمه كوحدة PyTorch عادية، وارجع إلى توثيق PyTorch لكل ما يتعلق بالاستخدام العام والسلوك.

#### forward[[transformers.MobileViTForSemanticSegmentation.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[المصدر](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilevit/modeling_mobilevit.py#L870)

**المعاملات:**

pixel_values (`torch.Tensor` من الشكل `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`، *اختياري*) : المصفوفات المقابلة للصور المدخلة. يمكن الحصول على قيم البكسل باستخدام [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor). راجع [MobileViTImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ar/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) للتفاصيل (`processor_class` يستخدم [MobileViTImageProcessor](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTImageProcessor) لمعالجة الصور).

labels (`torch.LongTensor` بشكل `(batch_size, height, width)`، *اختياري*) : خرائط التقسيم الدلالي المرجعية لحساب الخسارة. يجب أن تكون الفهارس ضمن `[0, ..., config.num_labels - 1]`. إذا كان `config.num_labels > 1`، يتم حساب خسارة التصنيف (Cross-Entropy).

output_hidden_states (`bool`, *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع الحالات المخفية لجميع الطبقات. راجع `hidden_states` ضمن الموترات المُرجعة لمزيد من التفاصيل.

return_dict (`bool`، *اختياري*) : ما إذا كان سيتم إرجاع [ModelOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) بدلاً من tuple عادي.

**يعيد:** [SemanticSegmenterOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput) أو `tuple(torch.Tensor)`

[SemanticSegmenterOutput](/docs/transformers/main/ar/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput) أو مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (إذا تم تمرير `return_dict=False` أو عندما يكون `config.return_dict=False`) وتتضمن عناصر مختلفة اعتماداً على الإعداد ([MobileViTConfig](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTConfig)) والمدخلات.

تتجاوز طريقة [MobileViTForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ar/model_doc/mobilevit#transformers.MobileViTForSemanticSegmentation) الخاصة بالتقديم (forward) الطريقة الخاصة `__call__`.

على الرغم من أنه يجب تعريف وصفة المرور الأمامي داخل هذه الدالة، إلا أنه ينبغي استدعاء كائن `Module` بدلاً من هذه الدالة، لأن الكائن يتولى تنفيذ خطوات المعالجة المسبقة والمعالجة اللاحقة، بينما تتجاهل الدالة هذه الخطوات بصمت.

- **loss** (`torch.Tensor` من الشكل `(1,)`, *اختياري*، يُعاد عند تقديم `labels`) -- خسارة التصنيف (أو الانحدار إذا كان config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` بأبعاد `(batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)`) -- درجات التصنيف لكل بكسل.

  

  لا تتطابق بالضرورة أحجام logits المُعادَة مع أحجام `pixel_values` المُمرَّرة كمدخلات. وذلك لتجنّب إجراء عمليتي استيفاء وفقدان بعض الجودة عندما يحتاج المستخدم إلى تغيير حجم logits إلى حجم الصورة الأصلي كخطوة ما بعد المعالجة. يجب عليك دائمًا التحقق من شكل logits وتغيير حجمها حسب الحاجة.

  
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_hidden_states=True` أو عند `config.output_hidden_states=True`) -- مجموعة مرتبة من `torch.Tensor` (واحدة لمخرجات التضمينات، إذا كان النموذج يحتوي على طبقة تضمين، + واحدة لمخرجات كل طبقة) من الشكل `(batch_size, patch_size, hidden_size)`.

  حالات النموذج المخفية عند مخرج كل طبقة بالإضافة إلى مخرجات التضمين الأولي الاختيارية.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *اختياري*, يُعاد عند تمرير `output_attentions=True` أو عند `config.output_attentions=True`) -- مجموعة مرتبة (Tuple) من `torch.Tensor` (واحدة لكل طبقة) بأبعاد `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`.

  أوزان الانتباه بعد تطبيق دالة softmax على الانتباه، وتُستخدم لحساب المتوسط الموزون في رؤوس الانتباه الذاتي.

أمثلة:

```python
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO
>>> import torch
>>> from PIL import Image
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileViTForSemanticSegmentation

>>> 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("apple/deeplabv3-mobilevit-small")
>>> model = MobileViTForSemanticSegmentation.from_pretrained("apple/deeplabv3-mobilevit-small")

>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     outputs = model(**inputs)

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits
```