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PP-OCRv6_small_rec
Ce modèle a été contribué à Hugging Face Transformers le 2026-05-19.
PP-OCRv6_small_rec
Aperçu
PP-OCRv6_small_rec est le modèle de reconnaissance de milieu de gamme de la série PP-OCRv6. Il utilise LCNetV4 comme backbone et EncoderWithLightSVTR comme cou de reconnaissance, avec un décodeur multi-têtes CTC+NRTR. Le modèle prend en charge 50 langues et contient 5,2 millions de paramètres.
Architecture du modèle
Utilisation
Inférence avec une seule entrée
L'exemple ci-dessous montre comment détecter du texte avec PP-OCRv6_small_rec à l'aide de 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)Inférence par lots
Voici comment faire avec PP-OCRv6_small_rec en utilisant 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
< source >( config: PPOCRV6SmallRecConfig )
Paramètres
- config (PPOCRV6SmallRecConfig) — 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 PPOCR6SmallRec 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: FloatTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.FloatTensorde 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 PPOCRV6SmallRecImageProcessor. Voir PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_classutilise PPOCRV6SmallRecImageProcessor pour le traitement des images).
Retourne
BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.FloatTensor)
Un BaseModelOutputWithNoAttention ou un tuple de
torch.FloatTensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (PPOCRV6SmallRecConfig) et des entrées.
La méthode forward de PPOCRV6SmallRecForTextRecognition 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.FloatTensorde forme(batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.FloatTensor(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.
PPOCRV6SmallRecConfig
classe transformers.PPOCRV6SmallRecConfig
< 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 = 18714conv_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 18714) — Le nombre de canaux de sortie de PPOCRV6SmallRecHead, 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 PPOCRV6SmallRecModel. Elle est utilisée pour instancier un modèle Pp Ocrv6 Small 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-OCRv6_small_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.
PPOCRV6SmallRecModel
classe transformers.PPOCRV6SmallRecModel
< source >( config: PPOCRV6SmallRecConfig )
Paramètres
- config (PPOCRV6SmallRecConfig) — 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 PPOCRV6SmallRec, 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: FloatTensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.FloatTensor)
Paramètres
- pixel_values (
torch.FloatTensorde 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 PPOCRV6SmallRecImageProcessor. Voir PPOCRV6SmallRecImageProcessor.call() pour plus de détails (processor_classutilise PPOCRV6SmallRecImageProcessor pour le traitement des images).
Retourne
BaseModelOutputWithNoAttention ou tuple(torch.FloatTensor)
Un BaseModelOutputWithNoAttention ou un tuple de
torch.FloatTensor (si return_dict=False est passé ou lorsque config.return_dict=False) comprenant divers
éléments en fonction de la configuration (PPOCRV6SmallRecConfig) et des entrées.
La méthode forward du modèle PPOCRV6SmallRecModel 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.FloatTensorde forme(batch_size, num_channels, height, width)) — Séquence d'états cachés à la sortie de la dernière couche du modèle.hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), facultatif, renvoyé lorsqueoutput_hidden_states=Trueest passé ou lorsqueconfig.output_hidden_states=True) — Tuple detorch.FloatTensor(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.
PPOCRV6SmallRecEncoderWithSVTR
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
PPOCRV6SmallRecImageProcessor
classe transformers.PPOCRV6SmallRecImageProcessor
< 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. 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’image PPOCRV6SmallRecImageProcessor.
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.