Шкаф трансформер со столом для рукоделия в Ельце: 29-товаров: бесплатная доставка, скидка-34% [перейти]

Партнерская программаПомощь

Елец

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Промышленность

Промышленность

Электротехника

Электротехника

Детские товары

Детские товары

Сельское хозяйство

Сельское хозяйство

Дом и сад

Дом и сад

Торговля и склад

Торговля и склад

Все категории

ВходИзбранное

-35%

37 320

57180

Шкаф со столом Лея 3 Производитель: Бэст-Мебель, Назначение: для одежды, Дверцы: откидные

ПОДРОБНЕЕ

-9%

45 210

49832

Шкаф-купе со столом Гера 25 Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе, Угловой: Да

ПОДРОБНЕЕ

99 000

Шкаф со столом 009 Назначение: для одежды, Штанга для вешалок: Да

ПОДРОБНЕЕ

152 000

Шкаф со столом 019

ПОДРОБНЕЕ

132 000

Шкаф со столом 029 Назначение: для одежды, Штанга для вешалок: Да

ПОДРОБНЕЕ

221 000

Шкаф со столом 022 Назначение: для одежды, Штанга для вешалок: Да

ПОДРОБНЕЕ

80 790

Шкаф со столом Комофорт-2 Производитель: Бэст-Мебель, Назначение: для гостиной, для одежды, для

ПОДРОБНЕЕ

84 000

Большой шкаф-купе с компьютерным столом и тумбами К-77 Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

46 740

Шкаф со столом Классик 23 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Назначение: для одежды

ПОДРОБНЕЕ

52 760

Шкаф-купе со столом Вавилон 6 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

51 820

Шкаф-купе со столом Октава 2 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

46 730

Шкаф со столом Лея 5 Производитель: Бэст-Мебель, Назначение: для одежды, Дверцы: распашные

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф—стол 35Р1 Титан Производитель: BTS, Тип установки: напольный

ПОДРОБНЕЕ

45 260

Шкаф-купе со столом Вавилон 2 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

32 000

Механизм шкаф кровать 1600*2000 со столом РФ103ГН PUSH Тип товара: кровать-трансформер, Ширина

ПОДРОБНЕЕ

44 600

Шкаф (комод) кровать трансформер горизонтальная РФ105ГН Тип товара: кровать-трансформер

ПОДРОБНЕЕ

Механизм полка стол трансформер РФ 112 Тип: стол, Назначение: для стола

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф трансформер со столомШкафы-трансформеры со столом

46 790

Шкаф-купе со столом Глория Конструкция: шкаф-купе, Назначение: для гостиной, для одежды, для

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф—стол 10УР2 угловой Крафт Цвет: белый, Производитель: BTS, Ширина: 100 см

ПОДРОБНЕЕ

18 810

Дом Мебели из Сосны Шкаф—стол Викинг GL №27 с полкой (800 мм) Тип: стол, Цвет: сосна,

ПОДРОБНЕЕ

16 100

Дом Мебели из Сосны Шкаф—стол Викинг GL №06 в угол (990 мм) Тип: стол, Цвет: сосна, Производитель:

ПОДРОБНЕЕ

158 000

Шкаф со столом 017 Назначение: для одежды, Штанга для вешалок: Да

ПОДРОБНЕЕ

46 270

Шкаф-купе со столом Рада Конструкция: шкаф-купе, Назначение: для гостиной, для спальни, Тип

ПОДРОБНЕЕ

48 120

Шкаф-купе со столом Вавилон 4 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

73 330

Стол и шкаф Пенал Конструкция: пенал

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф—стол напольный 1-дв. с ящиком ш.40см VITAMIN мебель Назначение: для гостиной, для детской, для

ПОДРОБНЕЕ

-22%

60 150

77348

Шкаф-купе угловой со столом Фрей Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе, Назначение:

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф трансформер со столом для рукоделия

Шкафы-трансформеры для рукоделия в Энгельсе: 21-товар: бесплатная доставка, скидка-22% [перейти]

Партнерская программаПомощь

Энгельс

Каталог

Каталог Товаров

Одежда и обувь

Одежда и обувь

Стройматериалы

Стройматериалы

Текстиль и кожа

Текстиль и кожа

Здоровье и красота

Здоровье и красота

Детские товары

Детские товары

Продукты и напитки

Продукты и напитки

Электротехника

Электротехника

Дом и сад

Дом и сад

Торговля и склад

Торговля и склад

Промышленность

Промышленность

Мебель и интерьер

Мебель и интерьер

Все категории

ВходИзбранное

Шкафы для рукоделия Шкаф—трансформер Комфорт Craftbox MINI

ПОДРОБНЕЕ

-9%

45 210

49832

Шкаф-купе со столом Гера 25 Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе, Угловой: Да

ПОДРОБНЕЕ

35 645

Шкафчик для рукоделия на колесиках 6 этажей коричневый AUMUELLER 31/210/2 Тип: шкатулка, Цвет:

ПОДРОБНЕЕ

20 490

детский шкаф трансформер Назначение: для детской, Ширина: 101. 3см, Глубина: 47см

ПОДРОБНЕЕ

84 000

Большой шкаф-купе с компьютерным столом и тумбами К-77 Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

46 790

Шкаф-купе со столом Глория Конструкция: шкаф-купе, Назначение: для гостиной, для одежды, для

ПОДРОБНЕЕ

46 740

Шкаф со столом Классик 23 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Назначение: для одежды

ПОДРОБНЕЕ

52 760

Шкаф-купе со столом Вавилон 6 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

51 820

Шкаф-купе со столом Октава 2 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

45 260

Шкаф-купе со столом Вавилон 2 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

32 000

Механизм шкаф кровать 1600*2000 со столом РФ103ГН PUSH Тип товара: кровать-трансформер, Ширина

ПОДРОБНЕЕ

44 600

Шкаф (комод) кровать трансформер горизонтальная РФ105ГН Тип товара: кровать-трансформер

ПОДРОБНЕЕ

Механизм полка стол трансформер РФ 112 Тип: стол, Назначение: для стола

ПОДРОБНЕЕ

Шкаф—трансформер 00008 Назначение: для гостиной, для одежды, для спальни, Тип установки:

ПОДРОБНЕЕ

-22%

60 150

77348

Шкаф-купе угловой со столом Фрей Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе, Назначение:

ПОДРОБНЕЕ

46 270

Шкаф-купе со столом Рада Конструкция: шкаф-купе, Назначение: для гостиной, для спальни, Тип

ПОДРОБНЕЕ

48 120

Шкаф-купе со столом Вавилон 4 BMS Цвет: белый, Производитель: Бэст-Мебель, Конструкция: шкаф-купе

ПОДРОБНЕЕ

Шкафы для рукоделия Шкаф—трансформер Комфорт Craftbox MINI Производитель: Комфорт, Тип установки:

ПОДРОБНЕЕ

Шкафы-трансформерыЫ для рукоделияШкаф трансформерШкафы трансформеры

Дом и садДругие потребительские товарыТовары для шитья и вязанияШкафы-трансформеры для рукоделия

Стол-трансформер

Обзор

Модель Table Transformer была предложена в PubTables-1M: На пути к комплексному извлечению таблиц из неструктурированных документов
Брэндон Смок, Рохит Песала, Робин Абрахам. Авторы представляют новый набор данных PubTables-1M для оценки прогресса в извлечении таблиц из неструктурированных документов.
а также распознавание структуры таблиц и функциональный анализ. Авторы обучают 2 модели DETR, одну для обнаружения таблиц и одну для распознавания структуры таблиц, получившие название Table Transformers.

Резюме статьи выглядит следующим образом:

В последнее время был достигнут значительный прогресс в применении машинного обучения к задаче определения структуры таблиц и извлечения их из неструктурированных документов.
Тем не менее, одной из самых больших проблем остается создание наборов данных с полной и однозначной достоверностью данных в любом масштабе. Чтобы решить эту проблему, мы разрабатываем новый, более
комплексный набор данных для извлечения таблиц под названием PubTables-1M. PubTables-1M содержит почти миллион таблиц из научных статей, поддерживает множественный ввод
модальностей и содержит подробную информацию о заголовке и расположении табличных структур, что делает его полезным для самых разных подходов к моделированию. Он также затрагивает значительную
источник несоответствия наземной истины, наблюдаемого в предыдущих наборах данных, называемого чрезмерной сегментацией, с использованием новой процедуры канонизации. Мы демонстрируем, что эти улучшения приводят к
значительное увеличение производительности обучения и более надежная оценка производительности модели при оценке для распознавания структуры таблицы. Далее покажем, что трансформаторный
Модели обнаружения объектов, обученные на PubTables-1M, дают отличные результаты для всех трех задач обнаружения, распознавания структуры и функционального анализа без необходимости каких-либо дополнительных действий.
специальные настройки для этих задач.

Советы:

• Авторы выпустили 2 модели, одну для определения таблиц в документах, одну для распознавания структуры таблиц (задача распознавания отдельных строк, столбцов и т.д. в таблице).
• Можно использовать AutoImageProcessor API для подготовки изображений и необязательных целей для модели. Это загрузит DetrImageProcessor за кулисами.

Уточнено определение таблицы и распознавание структуры таблицы. Взято из оригинальной статьи.

Эта модель предоставлена ​​nielsr. Исходный код может быть
нашел здесь.

Ресурсы

Обнаружение объектов

• Демо-ноутбук для Table Transformer можно найти здесь.
• Оказывается, заполнение изображений очень важно для обнаружения. Интересную ветку Github с ответами авторов можно найти здесь.

ТаблицаТрансформерКонфиг

трансформаторы класса. TableTransformerConfig

< источник >

(
use_timm_backbone = Истина
backbone_config = Нет
число_каналов = 3
количество_запросов = 100
кодировщик_слоев = 6
encoder_ffn_dim = 2048
кодировщик_внимания_голов = 8
decoder_layers = 6
decoder_ffn_dim = 2048
decoder_attention_heads = 8
encoder_layerdrop = 0,0
decoder_layerdrop = 0,0
is_encoder_decoder = Истина
активация_функция = ‘релу’
д_модель = 256
отсев = 0,1
внимание_выпадение = 0,0
активация_выпадение = 0,0
init_std = 0,02
init_xavier_std = 1. 0
вспомогательный_лосс = Ложь
position_embedding_type = ‘синус’
магистраль = ‘resnet50’
use_pretrained_backbone = Истина
расширение = Ложь
класс_стоимость = 1
bbox_cost = 5
giou_cost = 2
mask_loss_coefficient = 1
dice_loss_coefficient = 1
bbox_loss_coefficient = 5
giou_loss_coefficient = 2
eos_коэффициент = 0,1
**кваргс

)

Параметры

• use_timm_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) —
  Следует ли использовать библиотеку timm для магистрали. Если установлено значение False , будет использоваться AutoBackbone .
  API.

• backbone_config ( PretrainedConfig или dict , необязательный ) —
  Конфигурация базовой модели. Используется только в случае use_timm_backbone имеет значение False , в котором
  случае по умолчанию будет ResNetConfig() .

• num_channels ( целое число , необязательный , по умолчанию 3) —
  Количество входных каналов.

• num_queries ( int , необязательный , по умолчанию 100) —
  Количество объектных запросов, т.е. слотов обнаружения. Это максимальное количество объектов
  TableTransformerModel может обнаруживать в одном изображении. Для COCO мы рекомендуем 100 запросов.

• d_model ( int , необязательный , по умолчанию 256) —
  Размер слоев.

• encoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) —
  Количество слоев кодировщика.

• decoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) —
  Количество слоев декодера.

• encoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) —
  Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодировщике Transformer.

• decoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) —
  Количество головок внимания для каждого уровня внимания в декодере Transformer.

• decoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) —
  Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.

• encoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) —
  Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.

• активация_функция ( str или функция , опционально , по умолчанию "relu" ) —
  Функция нелинейной активации (функция или строка) в кодировщике и пулере. Если строка, "гелу" ,
  "релу" , 9Поддерживаются 0050 «silu» и "gelu_new" .

• выпадение ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) —
  Вероятность отсева для всех полносвязных слоев во встраиваниях, кодировщике и пулере.

• advance_dropout ( float , необязательный , по умолчанию 0. 0) —
  Коэффициент отсева для вероятностей внимания.

• активация_дропаут ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0.0) —
  Коэффициент отсева для активаций внутри полносвязного слоя.

• init_std ( float , необязательный , по умолчанию 0,02) —
  Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех весовых матриц.

• init_xavier_std ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
  Коэффициент масштабирования, используемый для усиления инициализации Xavier в модуле карты HM Attention.

• encoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) —
  Вероятность LayerDrop для кодировщика. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556)
  Больше подробностей.

• decoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0. 0) —
  Вероятность LayerDrop для декодера. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556)
  Больше подробностей.

• Additional_loss ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
  Должны ли использоваться вспомогательные потери при декодировании (потери на каждом уровне декодера).

• position_embedding_type ( str , необязательный , по умолчанию «синус» ) —
  Тип встраивания позиции, который будет использоваться поверх функций изображения. Один из "синус" или "выученный" .

• магистраль ( str , необязательный , по умолчанию "resnet50" ) —
  Имя сверточной магистрали для использования в случае use_timm_backbone = True . Поддерживает любые сверточные
  магистраль из пакета timm. Список всех доступных моделей см.
  страница.

• use_pretrained_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) —
  Использовать ли предварительно тренированные веса для позвоночника. Поддерживается только при use_timm_backbone = Истинно .

• расширение ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
  Заменять ли шаг расширением в последнем сверточном блоке (DC5). Поддерживается только тогда, когда
  use_timm_backbone = Правда .

• class_cost ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
  Относительный вес ошибки классификации в венгерской стоимости сопоставления.

• bbox_cost ( float , необязательный , по умолчанию 5) —
  Относительный вес ошибки L1 координат ограничивающей рамки в венгерской стоимости сопоставления.

• giou_cost ( float , необязательный , по умолчанию 2) —
  Относительный вес общей потери IoU ограничивающей рамки в стоимости согласования в Венгрии.

• mask_loss_coefficient ( число с плавающей запятой , опционально , по умолчанию 1) —
  Относительный вес очаговой потери при потере паноптической сегментации.

• dice_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
  Относительный вес потери DICE/F-1 в потере паноптической сегментации.

• bbox_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 5) —
  Относительный вес потерь ограничивающей рамки L1 в потерях обнаружения объекта.

• giou_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 2) —
  Относительный вес обобщенной потери IoU в потере обнаружения объекта.

• eos_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) —
  Относительный классификационный вес класса «отсутствие объекта» в потерях обнаружения объекта.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации TableTransformerModel. Он используется для
создать экземпляр модели Table Transformer в соответствии с указанными аргументами, определяющими архитектуру модели.
Создание экземпляра конфигурации со значениями по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации Table Transformer.
архитектура microsoft/table-transformer-detection.

Объекты конфигурации наследуются от PretrainedConfig и могут использоваться для управления выходными данными модели. Читать
документацию от PretrainedConfig для получения дополнительной информации.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать TableTransformerModel, TableTransformerConfig
>>> # Инициализация конфигурации Table Transformer в стиле microsoft/table-transformer-detection
>>> конфигурация = TableTransformerConfig()
>>> # Инициализация модели из конфигурации стиля microsoft/table-transformer-detection
>>> модель = TableTransformerModel (конфигурация)
>>> # Доступ к конфигурации модели
>>> конфигурация = model.config 

ТаблицаТрансформаторМодель

Трансформаторы класса

. TableTransformerModel

< источник >

(
конфигурация: Таблетрансформерконфиг

)

Параметры

• конфигурация (TableTransformerConfig) —
  Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не
  загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте
  Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Чистая модель Table Transformer (состоящая из магистрали и преобразователя кодера-декодера), выводящая необработанные данные
скрытые состояния без какой-либо конкретной головы сверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые
библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок
и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module.
Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием.
и поведение.

вперед

< источник >

(
pixel_values
пиксельная_маска = Нет
decoder_attention_mask = Нет
encoder_outputs = Нет
inputs_embeds = Нет
decoder_inputs_embeds = Нет
output_attentions = Нет
output_hidden_states = Нет
return_dict = Нет

)
→
transforms. models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

Возвращает

transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

A transforms.models.table_transform er.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или кортеж
torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные
элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

• last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
• decoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_hidden_states=True или когда config. output_hidden_states=Tru e ) — Кортеж torch.FloatTensor (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя)
  форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого
  слой плюс исходные результаты встраивания.
• decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления
  средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• cross_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config. output_attentions=True ) — Tu Ple of torch.FloatTensor (по одному на каждый слой ) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax,
  используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
• encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
• encoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=True ) — Кортеж torch.FloatTensor (один на выход вложений + по одному на выход каждого слоя)
  форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого
  слой плюс исходные результаты встраивания.
• encoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления
  средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• middle_hidden_states ( torch.FloatTensor формы (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательно , возвращается, когда config.auxiliary_loss = True ) — Активации промежуточного декодера, т.е. вывод каждого слой декодера, каждый из них прошел через
  норма слоя.

Прямой метод TableTransformerModel переопределяет специальный метод __call__ .

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать Модуль
экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а
последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerModel
>>> из Huggingface_hub импортировать hf_hub_download
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerModel.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> # подготовим изображение для модели
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> # прямой проход
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # последние скрытые состояния - это окончательные вложения запросов декодера Transformer
>>> # они имеют форму (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs. last_hidden_state
>>> список(last_hidden_states.shape)
[1, 15, 256] 

Таблетрансформерфоробжектдетектион

трансформаторы класса. TableTransformerForObjectDetection

< источник >

(
конфигурация: Таблетрансформерконфиг

)

Параметры

• конфигурация (TableTransformerConfig) —
  Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не
  загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте
  Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Настольная модель трансформатора (состоит из магистрали и преобразователя кодера-декодера) с установленными головками обнаружения объектов
top, для таких задач, как обнаружение COCO.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые
библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок
и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module.
Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием.
и поведение.

вперед

< источник >

(
pixel_values
пиксельная_маска = Нет
decoder_attention_mask = Нет
encoder_outputs = Нет
inputs_embeds = Нет
decoder_inputs_embeds = Нет
метки = нет
output_attentions = Нет
output_hidden_states = Нет
return_dict = Нет

)
→
transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

Возвращает

transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или tuple(torch.FloatTensor)

A transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или кортеж
torch. FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные
элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

• потери ( torch.FloatTensor формы (1,) , необязательный , возвращается, когда предоставлено меток )) — Общие потери как линейная комбинация отрицательного логарифмического сходства (крест — энтропия) для предсказания класса и
  потеря ограничивающей рамки. Последний определяется как линейная комбинация потерь L1 и обобщенного
  не зависящие от масштаба потери IoU.
• loss_dict ( Dict , необязательный ) — Словарь, содержащий отдельные потери. Полезно для регистрации.
• логитов ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, num_classes + 1) ) — логиты классификации (включая отсутствие объектов) для всех запросов.
• pred_boxes ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, 4) ) — Нормализованные координаты блоков для всех запросов, представленные как (center_x, center_y, ширина, высота). Эти
  значения нормированы в [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в пакете (без учета
  возможная прокладка). Вы можете использовать ~TableTransformerImageProcessor.post_process_object_detection в
  получить ненормализованные ограничивающие рамки.
• auxiliary_outputs ( list[Dict] , optional ) — Необязательный, возвращается только при активации вспомогательных потерь (т.е. config.auxiliary_loss установлен на True )
  и этикетки предоставляются. Это список словарей, содержащих два вышеуказанных ключа ( логитов и
  pred_boxes ) для каждого уровня декодера.
• last_hidden_state ( torch. FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательно ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
• decoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=Tru e ) — Кортеж из torch.FloatTensor (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя)
  форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого
  слой плюс исходные результаты встраивания.
• decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления
  средневзвешенное значение в головах самовнимания.
• cross_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Tu Пленка torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax,
  используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
• encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
• encoder_hidden_states ( tuple(torch. FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_hidden_states=True или когда config.output_hidden_states=Tru e ) — Кортеж torch.FloatTensor (один для вывода вложений + по одному на выход каждого слоя)
  форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого
  слой плюс исходные результаты встраивания.
• encoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж torch.FloatTensor (по одному на каждый слой ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления
  средневзвешенное значение в головах самовнимания.

Передовой метод TableTransformerForObjectDetection переопределяет специальный метод __call__ .

Несмотря на то, что рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать модуль
экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а
последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> from Huggingface_hub import hf_hub_download
>>> из трансформеров импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
>>> импортный факел
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerForObjectDetection.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # преобразовать выходные данные (ограничивающие рамки и логиты классов) в COCO API
>>> target_sizes = torch. tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection (выходные данные, порог = 0,9, целевые_размеры=целевые_размеры)[
... 0
... ]
>>> для оценки, метки, поля в zip(результаты["баллы"], результаты["метки"], результаты["ящики"]):
... box = [round(i, 2) для i в box.tolist()]
...     Распечатать(
... f"Обнаружен {model.config.id2label[label.item()]} с уверенностью "
... f"{round(score.item(), 3)} в месте {box}"
... )
Обнаружен стол с достоверностью 1.0 в местоположении [202.1, 210.59, 1119.22, 385.09] 

Переделка стола швейной машины с переносом

Здравствуйте, милые!! Сегодня я вернулся с частью номер два из моего последнего улова из Storage Room Haul of Shame!

Когда моя старая соседка выставляла свой дом на продажу, она продавала несколько предметов мебели. Я купил у нее этот комод, который часто использую для постановки. У нее также был стол для швейной машины, который она продавала. Я отказался от него, когда купил комод, потому что в то время у меня уже было два в моем тайнике, но я сказал ей, что если он все еще был у нее до переезда и она просто хотела его выгрузить, позвоните мне.

Вот так у меня получилось это произведение:

Я ждал вдохновения уже почти два года!

Наконец-то у него совершенно новый вид!

Лучше, не так ли?

Я добавил несколько партнерских ссылок, чтобы вы могли найти продукты, которые мне нравятся.

У меня осталось несколько кусочков переводной картинки French Ceramics, которую я использовала на столе и зеркале, и я смогла собрать их вместе, чтобы добавить немного красоты этому изделию!

Я использовал его с белой краской на первых двух предметах, но он отлично работает и с темно-синим цветом.

Этот цвет In Navy от Dixie Belle.

Он дал отличное покрытие с одним слоем, но я нанесла два. (Эти колесики для мебели можно найти ЗДЕСЬ!)

Так как фон двери должен быть белым для переноса, я решил сначала загрунтовать его белым BOSS, чтобы предотвратить просачивание…

Это после двух слоев. Я дал ему высохнуть на ночь, а потом решил, что мне даже не нужно красить! Ставлю передачу прямо поверх БОССА:

В инструкциях не говорится, что вы должны заклеивать трансферы, но для небольшой дополнительной защиты я нанесла Dixie Blittle Clear Satin Topcoat, используя губку-аппликатор: губка помогает создать красивый ровный слой, и вы можете промывать и использовать губку снова и снова!

(Эти царапины на розах являются частью переноса.