# PP-DocLayoutV3

## Обзор

**PP-DocLayoutV3** — это единая высокоэффективная модель, предназначенная для комплексного анализа компоновки. Она решает проблемы сложных физических искажений — таких как наклон, изгиб и неблагоприятное освещение — за счёт интеграции сегментации экземпляров и предсказания порядка чтения в единую сквозную архитектуру.

## Архитектура модели

PP-DocLayoutV3 развивается от традиционного подхода на основе детектирования до устойчивой архитектуры сегментации экземпляров, построенной на фреймворке RT-DETR. Вместо простых ограничивающих прямоугольников он использует детекционный модуль на основе масок для предсказания пиксельно-точных сегментов элементов макета.

В отличие от предыдущей версии, PP-DocLayoutV3 устраняет раздельные этапы, встраивая механизм Global Pointer непосредственно в слои декодера Transformer. Это позволяет модели одновременно выдавать метки классификации, точные маски и логический порядок чтения за один прямой проход, что значительно снижает задержку и повышает точность разбора сложных макетов документов.

## Использование

### Вывод для одного входа

Приведённый ниже пример показывает, как генерировать текст с помощью PP-DocLayoutV3, используя [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) или [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector(image)
for idx, res in enumerate(results):
    print(f"Order {idx + 1}: {res}")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection

model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])
for result in results:
    for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])):
        score, label = score.item(), label_id.item()
        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
        print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}")
```

### Пакетный вывод

PP-DocLayoutV3 также поддерживает пакетный вывод. Вот как это можно сделать с помощью PP-DocLayoutV3, используя [Pipeline](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) или [AutoModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel):

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector([image, image])
for result in results:
    print("result:")
    for idx, res in enumerate(result):
        print(f"Order {idx + 1}: {res}")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection

model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
target_sizes = [image.size[::-1], image.size[::-1]]

outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes)
for result in results:
    print("result:")
    for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])):
        score, label = score.item(), label_id.item()
        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
        print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}")
```

## PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]]

#### transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection(config: PPDocLayoutV3Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2020)

**Параметры:**

config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель PP-DocLayoutV3 (состоящая из backbone и encoder-decoder) выводит bounding boxes и logits, отсортированные в соответствии с порядком чтения, которые затем декодируются в scores и classes.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: list[dict] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2038)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью `image_processor_class`. Подробности см. в `image_processor_class.__call__` (`processor_class` использует `image_processor_class` для обработки изображений).

pixel_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательно*) : Маска для исключения значений пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**).  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

encoder_outputs (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Кортеж, состоящий из (`last_hidden_state`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `last_hidden_state` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) представляет собой последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя кодировщика. Используется в кросс-внимании декодера.

labels (`list[Dict]` длины `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь бипартитного сопоставления. Список словарей, каждый из которых содержит как минимум следующие два ключа: 'class_labels' и 'boxes' (соответственно, метки классов и ограничивающие рамки изображения в батче). Сами метки классов должны представлять собой `torch.LongTensor` длины `(number of bounding boxes in the image,)`, а рамки — `torch.Tensor` формы `(number of bounding boxes in the image, 4)`.

**Возвращает:** `PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` или `tuple(torch.Tensor)`

`PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (`None`) и входных данных.

Метод forward класса [PPDocLayoutV3ForObjectDetection](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, num_classes + 1)`) -- Логиты классификации (включая no-object) для всех запросов.
- **pred_boxes** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Нормализованные координаты границ для всех запросов, представленные в виде (center_x, center_y, width, height). Эти значения нормализованы в диапазоне [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в батче (игнорируя возможное выравнивание). Для получения ненормализованных (абсолютных) границ используйте `post_process_object_detection()`.
- **order_logits** (`tuple` из `torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, num_queries)`) -- Логиты порядка последнего слоя декодера.
- **out_masks** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, height, width)`) -- Маски последнего слоя декодера.
- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
- **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Стек промежуточных скрытых состояний (выход каждого слоя декодера).
- **intermediate_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)`) -- Стек промежуточных логитов (логиты каждого слоя декодера).
- **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Стек промежуточных опорных точек (опорные точки каждого слоя декодера).
- **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Стек промежуточных предсказанных углов (предсказанные углы каждого слоя декодера).
- **initial_reference_points** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Стек начальных опорных точек (начальные опорные точки каждого слоя декодера).
- **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраивания.
- **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
- **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_hidden_states=True` или если `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния кодировщика на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраиваний.
- **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **init_reference_points** (`torch.Tensor` формы  `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Начальные опорные точки, передаваемые через декодер Transformer.
- **enc_topk_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников в энкодере.
- **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, 4)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников в энкодере.
- **enc_outputs_class** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где в первом этапе в качестве региональных предложений выбираются `config.two_stage_num_proposals` прямоугольников с наивысшими оценками. Результат бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).
- **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, 4)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на первом этапе.
- **denoising_meta_values** (`dict`, *необязательный*) -- Дополнительный словарь для значений, связанных с денойзингом

Примеры:

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

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)

>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=[image], return_tensors="pt")

>>> # forward pass
>>> outputs = model(**inputs)

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]]))

>>> # print outputs
>>> for result in results:
...     for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
...         score, label = score.item(), label_id.item()
...         box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...         print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [334.95, 184.78, 897.25, 654.83]
Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.28, 683.92, 869.16, 798.35]
Order 3: text: 0.99 [335.75, 842.82, 892.13, 1454.32]
Order 4: text: 0.99 [920.18, 185.28, 1476.38, 464.49]
Order 5: text: 0.98 [920.47, 483.68, 1480.63, 765.72]
Order 6: text: 0.98 [920.62, 846.8, 1482.09, 1220.67]
Order 7: text: 0.97 [920.92, 1239.41, 1469.55, 1378.02]
Order 8: footnote: 0.86 [335.03, 1614.68, 1483.33, 1731.73]
Order 9: footnote: 0.83 [334.64, 1756.74, 1471.78, 1845.69]
Order 10: text: 0.81 [336.8, 1910.52, 661.64, 1939.92]
Order 11: footnote: 0.96 [336.24, 2114.42, 1450.14, 2172.12]
Order 12: number: 0.88 [106.0, 2257.5, 135.84, 2282.18]
Order 13: footer: 0.93 [338.4, 2255.52, 986.15, 2284.37]
```

## PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]]

#### transformers.PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3Model(config: PPDocLayoutV3Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1583)

**Параметры:**

config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель PP-DocLayoutV3 (состоящая из backbone и encoder-decoder), выводящая необработанные скрытые состояния без какого-либо head сверху.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.PPDocLayoutV3Model.forward]]

```python
forward(pixel_values: Tensor, pixel_mask: typing.Optional[torch.LongTensor] = None, encoder_outputs: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: list[dict] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1720)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью `image_processor_class`. Подробности см. в `image_processor_class.__call__` (`processor_class` использует `image_processor_class` для обработки изображений).

pixel_mask (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательно*) : Маска для исключения значений пикселей отступов из внимания. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для реальных пикселей (т. е. **не замаскированных**), - 0 для пикселей отступов (т. е. **замаскированных**).  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

encoder_outputs (`torch.Tensor`, *необязательный*) : Кортеж, состоящий из (`last_hidden_state`, *необязательный*: `hidden_states`, *необязательный*: `attentions`) `last_hidden_state` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) представляет собой последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя кодировщика. Используется в кросс-внимании декодера.

labels (`list[Dict]` длины `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления функции потерь бипартитного сопоставления. Список словарей, каждый из которых содержит как минимум следующие два ключа: 'class_labels' и 'boxes' (соответственно, метки классов и ограничивающие рамки изображения в батче). Сами метки классов должны представлять собой `torch.LongTensor` длины `(number of bounding boxes in the image,)`, а рамки — `torch.Tensor` формы `(number of bounding boxes in the image, 4)`.

**Возвращает:** `PPDocLayoutV3ModelOutput` или `tuple(torch.Tensor)`

`PPDocLayoutV3ModelOutput` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации (`None`) и входных данных.

Метод forward модели [PPDocLayoutV3Model](/docs/transformers/v5.23.0/ru/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Model) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
- **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- Стек промежуточных скрытых состояний (выход каждого слоя декодера).
- **intermediate_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)`) -- Стек промежуточных логитов (логиты каждого слоя декодера).
- **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Стек промежуточных опорных точек (опорные точки каждого слоя декодера).
- **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- Стек промежуточных предсказанных углов (предсказанные углы каждого слоя декодера).
- **initial_reference_points** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Начальные опорные точки, используемые для первого слоя декодера.
- **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода эмбеддингов, если у модели есть слой эмбеддингов, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния декодера на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраивания.
- **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или когда `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания декодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания кросс-внимания декодера, после применения softmax к вниманию, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах кросс-внимания.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *необязательный*) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
- **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_hidden_states=True` или если `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния кодировщика на выходе каждого слоя, а также выходные значения начального слоя встраиваний.
- **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) — Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания энкодера после softmax внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.
- **init_reference_points** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Начальные опорные точки, передаваемые через декодер Transformer.
- **enc_topk_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) — Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где в качестве региональных предложений на этапе кодировщика выбираются прямоугольники с наивысшими оценками (топ-`config.two_stage_num_proposals`). Результат бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).
- **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, 4)`) -- Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на этапе кодирования.
- **enc_outputs_class** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Оценки предсказанных ограничивающих прямоугольников, где в первом этапе в качестве региональных предложений выбираются `config.two_stage_num_proposals` прямоугольников с наивысшими оценками. Результат бинарной классификации ограничивающих прямоугольников (т. е. передний план и фон).
- **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, 4)`, *необязательный*, возвращается, если `config.with_box_refine=True` и `config.two_stage=True`) -- Логиты координат предсказанных ограничивающих прямоугольников на первом этапе.
- **denoising_meta_values** (`dict`, *необязательный*) -- Дополнительный словарь для значений, связанных с процессом денойзинга.
- **out_order_logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, config.num_queries)`) -- Стек order logits (order logits каждого слоя декодера).
- **out_masks** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, 200, 200)`) -- Стек мас (маски каждого слоя декодера).

Примеры:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> 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("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")

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

>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]
```

## PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]]

#### transformers.PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3Config(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, initializer_range: float = 0.01, initializer_bias_prior_prob: float | None = None, layer_norm_eps: float = 1e-05, batch_norm_eps: float = 1e-05, tie_word_embeddings: bool = True, backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, freeze_backbone_batch_norms: bool = True, encoder_hidden_dim: int = 256, encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024, 2048), feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 32), encoder_layers: int = 1, encoder_ffn_dim: int = 1024, encoder_attention_heads: int = 8, dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] = (2,), positional_encoding_temperature: int = 10000, encoder_activation_function: str = 'gelu', activation_function: str = 'silu', eval_size: int | None = None, normalize_before: bool = False, hidden_expansion: float = 1.0, mask_feature_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64), x4_feat_dim: int = 128, d_model: int = 256, num_prototypes: int = 32, label_noise_ratio: float = 0.4, box_noise_scale: float = 0.4, mask_enhanced: bool = True, num_queries: int = 300, decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 256, 256), decoder_ffn_dim: int = 1024, num_feature_levels: int = 3, decoder_n_points: int = 4, decoder_layers: int = 6, decoder_attention_heads: int = 8, decoder_activation_function: str = 'relu', attention_dropout: float | int = 0.0, num_denoising: int = 100, learn_initial_query: bool = False, anchor_image_size: int | None = None, disable_custom_kernels: bool = True, global_pointer_head_size: int = 64, gp_dropout_value: float | int = 0.1)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/configuration_pp_doclayout_v3.py#L30)

**Параметры:**

is_encoder_decoder (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Используется ли модель в качестве энкодера/декодера.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.01`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

initializer_bias_prior_prob (`float`, *optional*) : Априорная вероятность, используемая инициализатором смещений для инициализации смещений `enc_score_head` и `class_embed`. Если `None`, `prior_prob` вычисляется как `prior_prob = 1 / (num_labels + 1)` при инициализации весов модели.

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-05`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

batch_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-05`) : Значение epsilon, используемое слоями batch normalization.

tie_word_embeddings (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Связывать ли веса эмбеддингов согласно отображению `tied_weights_keys` модели.

backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *необязательный*) : Конфигурация базовой модели.

freeze_backbone_batch_norms (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Зафиксировать ли слои batch normalization в backbone.

encoder_hidden_dim (`int`, *optional*, по умолчанию `256`) : Размерность скрытых представлений.

encoder_in_channels (`list`, *необязательный*, по умолчанию `[512, 1024, 2048]`) : Входные многоуровневые признаки для кодировщика.

feat_strides (`list[int]`, *необязательный*, по умолчанию `[8, 16, 32]`) : Шаги, используемые в каждой feature map.

encoder_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `1`) : Количество скрытых слоев в кодере Transformer. Если не задано, будет использовано то же значение, что и у `num_layers`.

encoder_ffn_dim (`int`, *optional*, по умолчанию `1024`) : Размерность «промежуточного» (часто называемого feed-forward) слоя в энкодере.

encoder_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `8`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодере Transformer.

dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент для всех слоёв dropout.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для активаций внутри полносвязного слоя.

encode_proj_layers (`list[int]`, *необязательный*, по умолчанию `[2]`) : Индексы проекционных слоёв, используемых в кодировщике.

positional_encoding_temperature (`int`, *необязательный*, по умолчанию 10000) : Параметр температуры, используемый для создания позиционных кодировок.

encoder_activation_function (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"gelu"`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в кодировщике и пулере. Если передана строка, поддерживаются `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и `"gelu_new"`.

activation_function (`str`, *необязательный*, по умолчанию `silu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

eval_size (`tuple[int, int]`, *необязательный*) : Высота и ширина, используемые для вычисления эффективной высоты и ширины позиционных эмбеддингов с учётом шага.

normalize_before (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Определяет, следует ли применять нормализацию слоя в слое кодировщика трансформера перед модулями само-внимания и прямого распространения.

hidden_expansion (`float`, *optional*, по умолчанию 1.0) : Коэффициент расширения для увеличения размера размерности RepVGGBlock и CSPRepLayer.

mask_feature_channels (`list[int]`, *необязательный*, по умолчанию `[64, 64]`) : Каналы многоуровневых признаков для улучшения маски.

x4_feat_dim (`int`, *optional*, по умолчанию 128) : Размерность карты признаков x4.

d_model (`int`, *optional*, по умолчанию 256) : Размерность слоёв, за исключением гибридного энкодера.

num_prototypes (`int`, *optional*, по умолчанию 32) : Размерность слоёв, исключая head запроса маски.

label_noise_ratio (`float`, *optional*, по умолчанию 0.4) : Доля меток денойзинга, к которым следует добавить случайный шум.

box_noise_scale (`float`, *необязательный*, по умолчанию 0.4) : Масштаб или величина шума, добавляемого к ограничивающим рамкам.

mask_enhanced (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Использовать ли улучшенное маскированное внимание.

num_queries (`int`, *optional*, по умолчанию 300) : Количество запросов объектов.

decoder_in_channels (`list`, *необязательный*, по умолчанию `[256, 256, 256]`) : Размерность многоуровневых признаков для декодера

decoder_ffn_dim (`int`, *optional*, по умолчанию 1024) : Размерность «промежуточного» (часто называемого feed-forward) слоя в декодере.

num_feature_levels (`int`, *необязательный*, по умолчанию 3) : Количество уровней входных признаков.

decoder_n_points (`int`, *optional*, по умолчанию 4) : Количество выбранных ключей на каждом уровне признаков для каждой головы внимания в декодере.

decoder_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `6`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer. Если не задано, будет использовано то же значение, что и у `num_layers`.

decoder_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `8`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

decoder_activation_function (`str`, *необязательный*, по умолчанию `"relu"`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Если передана строка, поддерживаются `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и `"gelu_new"`.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для вероятностей внимания.

num_denoising (`int`, *необязательный*, по умолчанию 100) : Общее количество задач или запросов для денойзинга, используемых для контрастивного денойзинга.

learn_initial_query (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Указывает, следует ли обучать начальные эмбеддинги запросов для декодера в процессе обучения

anchor_image_size (`tuple[int, int]`, *optional*) : Высота и ширина входного изображения, используемые во время оценки для генерации якорей ограничивающих прямоугольников. Если значение равно None, применяется автоматическая генерация якорей.

disable_custom_kernels (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Отключает ли использование собственных ядер.

global_pointer_head_size (`int`, *необязательный*, по умолчанию 64) : Размер глобальной указательной головы.

gp_dropout_value (`float`, *optional*, по умолчанию 0.1) : Вероятность dropout в глобальной указательной голове.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации модели PPDocLayoutV3Model. Он используется для создания модели Pp Doclayout V3 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/v5.23.0/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Примеры:

```python
>>> from transformers import PPDocLayoutV3Config, PPDocLayoutV3ForObjectDetection

>>> # Initializing a PP-DocLayoutV3 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV3Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV3ForObjectDetection(configuration)

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

## PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]]

#### transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/image_processing_pp_doclayout_v3.py#L40)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 800, 'width': 800}`): Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `3`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Влияет только в том случае, если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0, 0, 0]`) : Среднее значение изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[1, 1, 1]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `256`) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Возвращает стопку тензоров, если установлено в `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора. Если установлено значение `'pt'`, возвращает стопку тензоров, иначе — список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

Возвращает стекированные тензоры, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров. --

Создаёт процессор изображений PPDocLayoutV3ImageProcessor.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*): Определяет, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробности здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*): Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

#### preprocess[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor.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']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/v5.23.0/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *необязательный*) : Флаг разработчика для дополнительных изображений и похожих на них входных данных, которые также будут предобработаны. Используйте этот параметр только в том случае, если передача входных данных через kwarg не работает. Например, `preprocess(images, masks=masks)` — предпочтительный вариант, но для некоторых моделей он приводит к проблемам с приоритетом аргументов. В таких случаях можно использовать `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

Предобработка изображения или пакета изображений.