Transformers documentation
PP-OCRv5_server_rec
Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-03-19.
PP-OCRv5_server_rec
Aperçu
PP-OCRv5_server_rec est un modèle léger dédié à la reconnaissance de texte, axé spécifiquement sur la reconnaissance et la compréhension efficaces des éléments textuels dans des documents multilingues et des scènes naturelles.
Architecture du modèle
PP-OCRv5_server_rec fait partie de la série PP-OCRv5_rec, la dernière génération de modèles de reconnaissance de texte développés par l'équipe PaddleOCR. Il est conçu pour prendre en charge efficacement et avec précision la reconnaissance du chinois simplifié, du chinois traditionnel, de l'anglais, du japonais, ainsi que des scénarios de texte complexes tels que l'écriture manuscrite, le texte vertical, le pinyin et les caractères rares, et ce, avec un seul modèle. Tout en maintenant les performances de reconnaissance, il équilibre également la vitesse d'inférence et la robustesse du modèle, offrant un support technique efficace et précis pour la compréhension des documents dans divers scénarios.
Utilisation
Inférence avec une seule entrée
L'exemple ci-dessous montre comment détecter du texte avec PP-OCRv5_server_rec à l'aide de AutoModel.
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
model_path="PaddlePaddle/PP-OCRv5_server_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.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_general_ocr_rec_001.png", stream=True).raw).convert("RGB")
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)Inférence par lots
Voici comment faire avec PP-OCRv5_server_rec en utilisant AutoModel :
import requests
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv5_server_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.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_general_ocr_rec_001.png", stream=True).raw).convert("RGB")
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_text_recognition(outputs)
for result in results:
print(result)PPOCRV5ServerRecForTextRecognition
classe transformers.PPOCRV5ServerRecForTextRecognition
< source >( config: PPOCRV5ServerRecConfig )
Paramètres
- config (PPOCRV5ServerRecConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Modèle PPOCRV5ServerRec pour les tâches de reconnaissance de texte.
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Voir PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_classutilise PPOCRV5ServerRecImageProcessor pour le traitement des images).
Retourne
BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)
Un BaseModelOutputWithNoAttention ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (PPOCRV5ServerRecConfig) et des entrées.
La méthode forward de PPOCRV5ServerRecForTextRecognition redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, num_channels, height, width).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
PPOCRV5ServerRecConfig
classe transformers.PPOCRV5ServerRecConfig
< source >( transformers_version: str | None = Nonearchitectures: list[str] | None = Noneoutput_hidden_states: bool | None = Falsereturn_dict: bool | None = Truedtype: str | torch.dtype | None = Nonechunk_size_feed_forward: int = 0is_encoder_decoder: bool = Falseid2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = Nonelabel2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = Noneproblem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = Nonehidden_act: str = 'silu'backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = Nonehidden_size: int = 120mlp_ratio: float = 2.0depth: int = 2head_out_channels: int = 18385conv_kernel_size: list | None = Noneqkv_bias: bool = Truenum_attention_heads: int = 8attention_dropout: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-06 )
Paramètres
- hidden_act (
str, facultatif, par défautsilu) — La fonction d'activation non linéaire (fonction ou chaîne de caractères) du décodeur. Par exemple,"gelu","relu","silu", etc. - backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], facultatif) — La configuration du modèle backbone. - hidden_size (
int, facultatif, par défaut120) — Dimension des représentations cachées. - mlp_ratio (
float, facultatif, par défaut2.0) — Ratio de la dimension cachée du MLP par rapport à la dimension d'embedding. - depth (
int, facultatif, par défaut2) — Nombre de couches Transformer dans l'encodeur visuel. - head_out_channels (
int, facultatif, valeur par défaut 18385) — Le nombre de canaux de sortie de PPOCRV5ServerRecHead, responsable de la classification finale. - conv_kernel_size (
list, facultatif) — La taille du noyau de convolution. - qkv_bias (
bool, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut ajouter un biais aux requêtes, clés et valeurs. - num_attention_heads (
int, facultatif, valeur par défaut8) — Nombre de têtes d'attention pour chaque couche d'attention du décodeur Transformer. - attention_dropout (
Union[float, int], facultatif, valeur par défaut0.0) — Le taux de dropout appliqué aux probabilités d'attention. - layer_norm_eps (
float, facultatif, valeur par défaut1e-06) — L'épsilon utilisé par les couches de normalisation de couche.
Ceci est la classe de configuration destinée à stocker la configuration d'un PPOCRV5ServerRecModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Ocrv5 Server Rec en fonction des arguments spécifiés, définissant ainsi l'architecture du modèle. L'instanciation d'une configuration avec les valeurs par défaut produira une configuration similaire à celle du PaddlePaddle/PP-OCRv5_server_rec_safetensors
Les objets de configuration héritent de PreTrainedConfig et peuvent être utilisés pour contrôler les sorties du modèle. Consultez la documentation de PreTrainedConfig pour plus d’informations.
PPOCRV5ServerRecModel
classe transformers.PPOCRV5ServerRecModel
< source >( config: PPOCRV5ServerRecConfig )
Paramètres
- config (PPOCRV5ServerRecConfig) — Classe de configuration du modèle contenant tous les paramètres du modèle. L’initialisation à partir d’un fichier de configuration ne charge pas les poids associés au modèle, uniquement la configuration. Consultez la méthode from_pretrained() pour charger les poids du modèle.
Modèle PPOCRV5ServerRec, composé des réseaux Backbone et Head.
Ce modèle hérite de PreTrainedModel. Consultez la documentation de la classe parente pour les méthodes génériques que la bibliothèque implémente pour tous ses modèles (tels que le téléchargement ou l'enregistrement, le redimensionnement des embeddings d'entrée, la taille des têtes, etc.)
Ce modèle est également une sous-classe de torch.nn.Module de PyTorch. Utilisez-le comme un module PyTorch standard et consultez la documentation de PyTorch pour tout ce qui concerne l'utilisation et le comportement généraux.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Les tenseurs correspondant aux images d’entrée. Les valeurs de pixels peuvent être obtenues à l’aide de PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Voir PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_classutilise PPOCRV5ServerRecImageProcessor pour le traitement des images).
Retourne
BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)
Un BaseModelOutputWithNoAttention ou un tuple de
torch.Tensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (PPOCRV5ServerRecConfig) et des entrées.
La méthode forward du PPOCRV5ServerRecModel redéfinit la méthode spéciale __call__.
Bien que la recette de la passe avant doive être définie dans cette fonction, il faut ensuite appeler l'instance
Moduleplutôt que celle-ci, car la première gère l'exécution des étapes de prétraitement et de post-traitement, tandis que la seconde les ignore silencieusement.
last_hidden_state (
torch.Tensorde forme(batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.Tensor(un pour la sortie des embeddings, si le modèle possède une couche d’embedding, + un pour la sortie de chaque couche) de forme(batch_size, num_channels, height, width).États cachés du modèle à la sortie de chaque couche, ainsi que les sorties d'incorporation initiales facultatives.
PPOCRV5ServerRecEncoderWithSVTR
SVTR : Reconnaissance de texte dans les scènes avec un modèle visuel unique https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html
PPOCRV5MobileRecEncoderWithSVTR
SVTR : Reconnaissance de texte dans les scènes avec un modèle visuel unique https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html
PPOCRV5ServerRecImageProcessor
classe transformers.PPOCRV5ServerRecImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Paramètres
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut convertir l'image en RGB. - do_resize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut redimensionner l'image. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 48, 'width': 320}) : Définit les dimensions d'entrée maximales du modèle. - default_to_square (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut utiliser une image carrée par défaut lors du redimensionnement, si la taille est un entier. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Taille de l'image de sortie après application decenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, par défaut2) — Filtre de rééchantillonnage à utiliser lors du redimensionnement de l’image. Il peut s’agir de l’une des valeurs de l’enumPILImageResampling. N’a un effet que sido_resizeest défini surTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, facultatif, par défautTrue) — Indique s'il faut rééchelonner l'image. - rescale_factor (
float, kwargs, facultatif, valeur par défaut0.00392156862745098) — Facteur de remise à l'échelle appliqué à l'image sido_rescaleest défini surTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut normaliser l'image. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Moyenne de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, facultatif, valeur par défaut[0.5, 0.5, 0.5]) — Écart-type de l'image à utiliser pour la normalisation. N'a un effet que sido_normalizeest défini surTrue. - do_pad (
bool, kwargs, facultatif, valeur par défautTrue) — Indique s'il faut appliquer un bourrage (padding) à l'image. Le bourrage est effectué soit jusqu'à la plus grande taille du lot, soit jusqu'à une taille carrée fixe par image. La stratégie de bourrage exacte dépend du modèle. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, par défaut{'height' -- 48, 'width': 320}) : La taille au format{"height": int, "width" int}à laquelle rembourrer les images. Doit être supérieure à la taille de n'importe quelle image fournie pour le prétraitement. Sipad_sizen'est pas fourni, les images seront rembourrées à la hauteur et à la largeur maximales du lot. Appliqué uniquement lorsquedo_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut effectuer un recadrage centré de l'image. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — SeulChannelDimension.FIRSTest pris en charge. Ajouté pour la compatibilité avec les processeurs lents. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, facultatif) — Le format de la dimension des canaux pour l'image d'entrée. Si non défini, le format de la dimension des canaux est déduit de l'image d'entrée. Peut être l'un des éléments suivants :"channels_first"ouChannelDimension.FIRST: image au format (num_channels, height, width)."channels_last"ouChannelDimension.LAST: image au format (hauteur, largeur, nombre de canaux)."none"ouChannelDimension.NONE: image au format (hauteur, largeur).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — L’appareil sur lequel traiter les vidéos. Si non défini, l’appareil est déduit des vidéos d’entrée. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. Retourne des tenseurs empilés si défini sur'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. - disable_grouping (
bool, kwargs, facultatif) — Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement plutôt que par lots. Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, facultatif) — Le nombre de jetons d’image à utiliser pour chaque image de l’entrée. Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cela devrait être défini comme un attribut du processeur dans les futurs modèles. - Returns des tenseurs empilés si défini sur
'pt', sinon retourne une liste de tenseurs. —
Construit un processeur d’images PPOCRV5ServerRecImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, facultatif) :
Indique s'il faut désactiver le regroupement des images par taille afin de les traiter individuellement et non par lots.
Si la valeur est None, elle est définie sur True si les images sont sur CPU, et sur False dans le cas contraire. Ce choix repose sur
des observations empiriques, comme détaillé ici : https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, facultatif) :
Le nombre de jetons d'image à utiliser pour chaque image de l'entrée.
Ajouté pour la compatibilité ascendante, mais cette valeur devrait être définie comme un attribut du processeur dans les futurs modèles.
Calculer la largeur et la hauteur à partir de l'image la plus large du lot.
post_process_text_recognition
< source >( predictions )
Post-traite les logits bruts du modèle pour décoder le texte reconnu et son score de confiance.