Hugging Face's logo

Transformers documentation

PP-Chart2Table

Hugging Face's logo
Join the Hugging Face community

and get access to the augmented documentation experience

to get started

このモデルは2026年3月20日にHugging Face Transformersに貢献されました。

PP-Chart2Table

概要

PP-Chart2Table は、PaddlePaddle チームが開発した SOTA のマルチモーダルモデルで、中国語および英語のチャート解析に特化しています。その高性能は、新しい「Shuffled Chart Data Retrieval」トレーニングタスクによって支えられており、洗練されたトークンマスキング戦略と組み合わせることで、チャートをデータテーブルに変換する効率が大幅に向上します。さらに、このモデルは、高品質なシードデータ、RAG、LLM のペルソナ設計を活用した高度なデータ合成パイプラインによって強化されており、より豊かで多様なトレーニングセットを構築しています。大規模なラベルなしの分布外（OOD）データという課題に対処するため、チームは2段階の蒸留プロセスを実装し、実世界のデータに対する堅牢な適応性と汎化性能を確保しています。

モデルアーキテクチャ

PP-Chart2Tableは、チャートの機能抽出のためのビジョンタワーと、テーブル構造の生成のための言語モデルを組み合わせるマルチモーダル融合アーキテクチャを採用しており、チャートからテーブルへのエンドツーエンドの変換を可能にします。

使用方法

単一入力推論

以下の例では、PipelineまたはAutoModelを使用してPP-Chart2Tableで画像を分類する方法を示しています。

パイプライン
AutoModel
from transformers import pipeline


pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=conversation)
print(result[0]["generated_text"])

バッチ推論

PipelineまたはAutoModelを使用して、PP-Chart2Tableでこれを行う方法を示します。

パイプライン
AutoModel
from transformers import pipeline


pipe = pipeline("image-text-to-text", model="PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors")

# PPChart2TableProcessor uses hardcoded "Chart to table" instruction internally via chat template
conversation = [
    {
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "url": "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_chart_parsing_02.png",
            },
        ],
    },
]
result = pipe(text=[conversation, conversation])
print(result[0][0]["generated_text"])

PPChart2TableConfig

class transformers.PPChart2TableConfig

< >

( 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 = Nonevision_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonetext_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Noneimage_token_index: int = 151859image_seq_length: int = 576tie_word_embeddings: bool = True )

パラメータ

  • vision_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]、任意) — ビジョンバックボーンの config オブジェクトまたは辞書です。
  • text_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]、省略可) — テキストバックボーンの設定オブジェクトまたは辞書。
  • image_token_index (int、任意、デフォルトは 151859) — 入力画像のプレースホルダーとして使用される画像トークンのインデックスです。
  • image_seq_length (int、任意、デフォルトは 576) — 1つの画像埋め込みのシーケンス長です。
  • tie_word_embeddings (bool、任意、デフォルトは True) — モデルの tied_weights_keys マッピングに従って重み埋め込みを共有するかどうかを指定します。

これは Pp Chart2TableModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Pp Chart2Table モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。

例:

>>> from transformers import GotOcr2ForConditionalGeneration, PPChart2TableConfig

>>> # Initializing a PPChart2Table style configuration
>>> configuration = PPChart2TableConfig()

>>> # Initializing a model from the PaddlePaddle/PP-Chart2Table_safetensors style configuration
>>> model = GotOcr2ForConditionalGeneration(configuration)  # underlying architecture is Got Ocr 2

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

PPChart2TableVisionConfig

class transformers.PPChart2TableVisionConfig

< >

( 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 = Nonehidden_size: int = 768output_channels: int = 256num_hidden_layers: int = 12num_attention_heads: int = 12num_channels: int = 3image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 1024patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 16hidden_act: str = 'gelu'layer_norm_eps: float = 1e-06attention_dropout: float | int = 0.0initializer_range: float = 1e-10qkv_bias: bool = Trueuse_abs_pos: bool = Trueuse_rel_pos: bool = Truewindow_size: int = 14global_attn_indexes: list[int] | tuple[int, ...] = (2, 5, 8, 11)mlp_dim: int = 3072 )

パラメータ

  • hidden_size (int、任意、デフォルトは 768) — 隠れ表現の次元数。
  • output_channels (int、任意、デフォルトは 256) — Patch Encoder の出力チャネルの次元数。
  • num_hidden_layers (int、任意、デフォルトは 12) — Transformer デコーダーの隠れ層の数。
  • num_attention_heads (int、任意、デフォルトは12) — Transformerデコーダーの各アテンション層におけるアテンションヘッドの数。
  • num_channels (int、任意、デフォルトは3) — 入力チャネル数。
  • image_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは 1024) — 各画像のサイズ（解像度）です。
  • patch_size (Union[int, list[int], tuple[int, int]]、任意、デフォルトは16) — 各パッチのサイズ（解像度）です。
  • hidden_act (str、任意、デフォルトは gelu) — デコーダーで使用する非線形活性化関数（関数または文字列）。例えば、"gelu"、 "relu"、"silu" など。
  • layer_norm_eps (float、任意、デフォルトは 1e-06) — レイヤーノーマル層で使用する epsilon です。
  • attention_dropout (Union[float, int]、任意、デフォルトは 0.0) — アテンション確率のドロップアウト率です。
  • initializer_range (float、任意、デフォルトは 1e-10) — すべての重み行列を初期化するための truncated_normal_initializer の標準偏差です。
  • qkv_bias (bool、省略可、デフォルトは True) — クエリ、キー、バリューにバイアスを追加するかどうか。
  • use_abs_pos (bool、任意、デフォルトは True) — 絶対位置埋め込みを使用するかどうか。
  • use_rel_pos (bool、任意、デフォルトはTrue) — 相対位置埋め込みを使用するかどうかを指定します。
  • window_size (int, 任意、デフォルト値は 14)— 相対位置のウィンドウサイズです。
  • global_attn_indexes (list[int]、任意、デフォルトは [2, 5, 8, 11]) — グローバルアテンションレイヤーのインデックスです。
  • mlp_dim (int、任意、デフォルト値は 3072) — Transformer エンコーダーにおける MLP レイヤーの次元数。

これは、Pp Chart2TableModel の設定を保存するための設定クラスです。指定された引数に基づいて Pp Chart2Table モデルをインスタンス化し、モデルのアーキテクチャを定義するために使用されます。デフォルト値で設定をインスタンス化すると、facebook/sam-vit-huge と同様の設定が得られます。

設定オブジェクトはPreTrainedConfigを継承し、モデルの出力を制御するために使用できます。詳細については、PreTrainedConfigのドキュメントを参照してください。

PPChart2TableImageProcessor

class transformers.PPChart2TableImageProcessor

< >

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

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs、デフォルトは {'height' -- 1024, 'width': 1024}): モデルへの最大入力サイズを指定します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意、デフォルトは True) — size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうかを指定します。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは 3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_rescale (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意、デフォルト値は 0.00392156862745098) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。
  • do_normalize (bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルトは [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 正規化に使用する画像の平均値です。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, デフォルト値は [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 正規化に使用する画像の標準偏差です。do_normalize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • Returns が 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 —

PPChart2TableImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (bool, kwargs, optional): サイズによる画像のグループ化を無効にし、バッチ処理ではなく個別に処理するかどうかを指定します。 None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (int, kwargs, optional): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

PPChart2TableImageProcessorPil

class transformers.PPChart2TableImageProcessorPil

< >

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

パラメータ

  • do_convert_rgb (bool、kwargs、任意) — 画像を RGB に変換するかどうかを指定します。
  • do_resize (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリサイズするかどうか。
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs、デフォルトは {'height' -- 1024, 'width': 1024}): モデルへの最大入力サイズを指定します。
  • default_to_square (bool、kwargs、任意、デフォルトは True) — size が int の場合、リサイズ時に正方形の画像をデフォルトとするかどうかを指定します。
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — center_crop を適用した後の出力画像のサイズ。
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs、デフォルトは 3) — 画像のリサイズ時に使用するリサンプリングフィルタです。PILImageResampling の列挙型のいずれかを使用できます。do_resize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_rescale (bool、kwargs、任意、デフォルトはTrue) — 画像をリスケールするかどうかを指定します。
  • rescale_factor (float、kwargs、任意、デフォルト値は 0.00392156862745098) — do_rescale が True に設定されている場合、画像をリスケールするための係数です。
  • do_normalize (bool、kwargs、optional、デフォルトはTrue) — 画像を正規化するかどうかを指定します。
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]]、kwargs、optional、デフォルトは [0.48145466, 0.4578275, 0.40821073]) — 正規化に使用する画像の平均値です。do_normalize が True に設定されている場合のみ有効です。
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, デフォルト値は [0.26862954, 0.26130258, 0.27577711]) — 正規化に使用する画像の標準偏差です。do_normalize が True に設定されている場合のみ、効果が現れます。
  • do_pad (bool, kwargs, optional) — 画像をパディングするかどうかを指定します。パディングは、バッチ内の最大サイズに合わせるか、画像ごとに固定の正方形サイズに合わせるかのいずれかで行われます。具体的なパディング戦略はモデルによって異なります。
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — 画像をパディングする {"height": int, "width" int} のサイズです。前処理に提供されるすべての画像サイズより大きくなければなりません。pad_size が指定されない場合、バッチ内の最大の幅と高さにパディングされます。do_pad=True. の場合のみ適用されます。
  • do_center_crop (bool, kwargs, optional) — 画像を中央クロップするかどうかを指定します。
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]、kwargs、任意) — サポートされているのは ChannelDimension.FIRST のみです。slow processors との互換性のために追加されました。
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, 省略可) — 入力画像のチャネル次元の形式です。設定されていない場合、入力画像からチャネル次元の形式が推測されます。次のいずれかになります:
    • "channels_first" または ChannelDimension.FIRST: (num_channels, height, width) 形式の画像。
    • "channels_last" または ChannelDimension.LAST: (高さ, 幅, チャネル数) 形式の画像。
    • "none" または ChannelDimension.NONE: (height, width) 形式の画像。
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — 動画を処理するデバイスです。未設定の場合、入力動画からデバイスが推論されます。
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。 'pt'に設定されている場合はスタックされたテンソルを返し、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。
  • disable_grouping (bool、kwargs、任意) — サイズごとに画像をグループ化してバッチ処理するのではなく、個別に処理するためにグループ化を無効にするかどうか。None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている経験則に基づいています。
  • image_seq_length (int、kwargs、任意) — 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。
  • Returns が 'pt' に設定されている場合はスタックされたテンソルを、それ以外の場合はテンソルのリストを返します。 —

PPChart2TableImageProcessor 画像プロセッサを構築します。

disable_grouping (bool, kwargs, optional): サイズによる画像のグループ化を無効にし、バッチ処理ではなく個別に処理するかどうかを指定します。 None の場合、画像が CPU にある場合は True、それ以外の場合は False に設定されます。この選択は、https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 に詳しく記載されている実証的な観察に基づいています。 image_seq_length (int, kwargs, optional): 入力内の各画像に使用される画像トークンの数です。 後方互換性のために追加されましたが、将来のモデルではプロセッサの属性として設定されるべきです。

PPChart2TableProcessor

class transformers.PPChart2TableProcessor

< >

( image_processor = Nonetokenizer = Nonechat_template = None**kwargs )

パラメータ

  • image_processor (PPChart2TableImageProcessor) — 画像プロセッサは必須の入力です。
  • tokenizer (tokenizer_class) — トークナイザーは必須の入力です。
  • chat_template (str) — チャット内のメッセージのリストをトークン化可能な文字列に変換するための Jinja テンプレート。

PPChart2TableProcessor を構築します。画像プロセッサとトークナイザーを単一のプロセッサにラップします。

PPChart2TableProcessor は、PPChart2TableImageProcessor と tokenizer_class のすべての機能を提供します。詳細については、~PPChart2TableImageProcessor および ~tokenizer_class を参照してください。

Update on GitHub

←PP-OCRv6_tiny_rec PPLCNet→