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PP-OCRv6_small_rec

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Este modelo foi contribuído para o Hugging Face Transformers em 2026-05-19.

PP-OCRv6_small_rec

PyTorch

Visão geral

PP-OCRv6_small_rec é o modelo de reconhecimento de nível intermediário da série PP-OCRv6. Ele utiliza LCNetV4 como backbone e EncoderWithLightSVTR como o pescoço do reconhecimento, com um decodificador multi-cabeça CTC+NRTR. O modelo suporta 50 idiomas e contém 5,2M de parâmetros.

Arquitetura do Modelo

Uso

Inferência com entrada única

O exemplo abaixo demonstra como detectar texto com PP-OCRv6_small_rec usando o AutoModel.

AutoModel
from io import BytesIO

from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image

model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
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)

Inferência em lote

Aqui está como você pode fazer isso usando o PP-OCRv6_small_rec com o AutoModel:

AutoModel
from io import BytesIO

from huggingface_hub.utils import httpx
from PIL import Image
from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForTextRecognition
from transformers.image_utils import load_image

model_path = "PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors"
model = AutoModelForTextRecognition.from_pretrained(model_path, device_map="auto")
image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)

image_url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_general_ocr_rec_001.png"
image = load_image(image_url)
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)

PPOCRV6SmallRecForTextRecognition

classe transformers.PPOCRV6SmallRecForTextRecognition

< >

( config: PPOCRV6SmallRecConfig )

Parâmetros

  • config (PPOCRV6SmallRecConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo PPOCR6SmallRec para tarefas de reconhecimento de texto.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

Retorna

BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithNoAttention ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (PPOCRV6SmallRecConfig) e das entradas.

O método forward de PPOCRV6SmallRecForTextRecognition substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

PPOCRV6SmallRecConfig

classe transformers.PPOCRV6SmallRecConfig

< >

( 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 = 18714conv_kernel_size: list | None = Noneqkv_bias: bool = Truenum_attention_heads: int = 8attention_dropout: float | int = 0.0layer_norm_eps: float = 1e-06 )

Parâmetros

  • hidden_act (str, opcional, padrão silu) — A função de ativação não linear (função ou string) no decodificador. Por exemplo, "gelu", "relu", "silu", etc.
  • backbone_config (Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], opcional) — A configuração do modelo backbone.
  • hidden_size (int, opcional, padrão 120) — Dimensão das representações ocultas.
  • mlp_ratio (float, opcional, padrão 2.0) — Proporção entre a dimensão oculta do MLP e a dimensão de incorporação.
  • depth (int, opcional, padrão 2) — Número de camadas do Transformer no codificador de visão.
  • head_out_channels (int, opcional, padrão 18714) — O número de canais de saída do PPOCRV6SmallRecHead, responsável pela classificação final.
  • conv_kernel_size (list, opcional) — O tamanho do kernel de convolução.
  • qkv_bias (bool, opcional, padrão True) — Se deve adicionar um viés às queries, keys e values.
  • num_attention_heads (int, opcional, padrão 8) — Número de cabeças de atenção para cada camada de atenção no decodificador do Transformer.
  • attention_dropout (Union[float, int], opcional, padrão 0.0) — A taxa de dropout para as probabilidades de atenção.
  • layer_norm_eps (float, opcional, padrão 1e-06) — O epsilon usado pelas camadas de normalização de camada.

Esta é a classe de configuração para armazenar a configuração de um PPOCRV6SmallRecModel. Ela é usada para instanciar um modelo Pp Ocrv6 Small Rec de acordo com os argumentos especificados, definindo a arquitetura do modelo. Instanciar uma configuração com os padrões resultará em uma configuração semelhante à do PaddlePaddle/PP-OCRv6_small_rec_safetensors

Os objetos de configuração herdam de PreTrainedConfig e podem ser usados para controlar as saídas do modelo. Consulte a documentação de PreTrainedConfig para mais informações.

PPOCRV6SmallRecModel

classe transformers.PPOCRV6SmallRecModel

< >

( config: PPOCRV6SmallRecConfig )

Parâmetros

  • config (PPOCRV6SmallRecConfig) — Classe de configuração do modelo com todos os parâmetros do modelo. A inicialização com um arquivo de configuração não carrega os pesos associados ao modelo, apenas a configuração. Consulte o método from_pretrained() para carregar os pesos do modelo.

Modelo PPOCRV6SmallRec, composto pelas redes Backbone e Head.

Este modelo herda de PreTrainedModel. Consulte a documentação da classe pai para os métodos genéricos que a biblioteca implementa para todos os seus modelos (como download ou salvamento, redimensionamento dos embeddings de entrada, poda de cabeças, etc.)

Este modelo também é uma subclasse de torch.nn.Module do PyTorch. Use-o como um Módulo PyTorch regular e consulte a documentação do PyTorch para todos os assuntos relacionados ao uso geral e ao comportamento.

forward

< >

( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)

Parâmetros

Retorna

BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.Tensor)

Um BaseModelOutputWithNoAttention ou uma tupla de torch.Tensor (se return_dict=False for passado ou quando config.return_dict=False) contendo vários elementos, dependendo da configuração (PPOCRV6SmallRecConfig) e das entradas.

O método forward do PPOCRV6SmallRecModel substitui o método especial __call__.

Embora a receita para a passagem direta precise ser definida dentro desta função, deve-se chamar a instância de Module em seguida, em vez desta, pois a primeira cuida da execução das etapas de pré e pós-processamento, enquanto a segunda as ignora silenciosamente.

  • last_hidden_state (torch.Tensor de forma (batch_size, num_channels, height, width)) — Sequência de estados ocultos na saída da última camada do modelo.

  • hidden_states (tuple(torch.Tensor), opcional, retornado quando output_hidden_states=True é passado ou quando config.output_hidden_states=True) — Tupla de torch.Tensor (um para a saída dos embeddings, se o modelo tiver uma camada de embedding, + um para a saída de cada camada) de forma (batch_size, num_channels, height, width).

    Estados ocultos do modelo na saída de cada camada, além das saídas opcionais do embedding inicial.

PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR

classe transformers.PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR

< >

( config: PPOCRV6SmallRecConfig )

SVTR: Reconhecimento de texto em cenas com um único modelo visual https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html

PPOCRV6SmallRecImageProcessor

classe transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor

< >

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

Parâmetros

  • do_convert_rgb (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser convertida para RGB.
  • do_resize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve redimensionar a imagem.
  • size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 48, 'width': 320}): Descreve as dimensões máximas de entrada para o modelo.
  • default_to_square (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve usar uma imagem quadrada por padrão ao redimensionar, caso o tamanho seja um inteiro.
  • crop_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Tamanho da imagem de saída após a aplicação de center_crop.
  • resample (Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, padrão 2) — Filtro de reamostragem a ser usado ao redimensionar a imagem. Pode ser um dos valores da enumeração PILImageResampling. Tem efeito apenas se do_resize estiver definido como True.
  • do_rescale (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve reescalar a imagem.
  • rescale_factor (float, kwargs, opcional, padrão 0.00392156862745098) — Fator de reescala para reescalar a imagem, caso do_rescale esteja definido como True.
  • do_normalize (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se a imagem deve ser normalizada.
  • image_mean (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Média da imagem a ser usada para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • image_std (Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, opcional, padrão [0.5, 0.5, 0.5]) — Desvio padrão da imagem a ser usado para normalização. Tem efeito apenas se do_normalize estiver definido como True.
  • do_pad (bool, kwargs, opcional, padrão True) — Se deve aplicar padding à imagem. O padding é feito até o maior tamanho do lote ou até um tamanho quadrado fixo por imagem. A estratégia exata de padding depende do modelo.
  • pad_size (Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, padrão {'height' -- 48, 'width': 320}): O tamanho em {"height": int, "width" int} para o preenchimento das imagens. Deve ser maior que qualquer tamanho de imagem fornecido para o pré-processamento. Se pad_size não for fornecido, as imagens serão preenchidas até a maior altura e largura do lote. Aplicado apenas quando do_pad=True.
  • do_center_crop (bool, kwargs, opcional) — Se deve recortar a imagem centralmente.
  • data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — Apenas ChannelDimension.FIRST é suportado. Adicionado para compatibilidade com processadores lentos.
  • input_data_format (Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, opcional) — O formato da dimensão de canal para a imagem de entrada. Se não definido, o formato da dimensão de canal é inferido a partir da imagem de entrada. Pode ser um dos seguintes:
    • "channels_first" ou ChannelDimension.FIRST: imagem no formato (num_channels, height, width).
    • "channels_last" ou ChannelDimension.LAST: imagem no formato (altura, largura, num_canais).
    • "none" ou ChannelDimension.NONE: imagem no formato (altura, largura).
  • device (Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — O dispositivo em que os vídeos serão processados. Se não for definido, o dispositivo é inferido a partir dos vídeos de entrada.
  • return_tensors (Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Retorna tensores empilhados se definido como 'pt'; caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros. Retorna tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores.
  • disable_grouping (bool, kwargs, opcional) — Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU, e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157
  • image_seq_length (int, kwargs, opcional) — O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.
  • Returns tensores empilhados se definido como 'pt', caso contrário, retorna uma lista de tensores. —

Constrói um processador de imagem PPOCRV6SmallRecImageProcessor.

disable_grouping (bool, kwargs, opcional): Se deve desabilitar o agrupamento de imagens por tamanho para processá-las individualmente e não em lotes. Se for None, será definido como True se as imagens estiverem na CPU e False caso contrário. Essa escolha é baseada em observações empíricas, conforme detalhado aqui: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, opcional): O número de tokens de imagem a serem usados para cada imagem na entrada. Adicionado para compatibilidade reversa, mas isso deve ser definido como um atributo do processador em modelos futuros.

get_target_size

< >

( shape_list: list )

Calcule a largura e a altura a partir da imagem mais larga do lote.

post_process_text_recognition

< >

( predictions )

Parâmetros

  • predictions — Saídas do modelo com o atributo logits (mapas de probabilidade de forma (batch_size, height, vocab_size)).

Processa os logits brutos do modelo para decodificar o texto reconhecido e sua pontuação de confiança.

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