Transformers documentation
PP-OCRv5_server_rec
Mô hình này đã được đóng góp cho Hugging Face Transformers vào ngày 2026-03-19.
PP-OCRv5_server_rec
Tổng quan
PP-OCRv5_server_rec là một mô hình nhẹ chuyên dụng cho nhận dạng văn bản, tập trung cụ thể vào việc nhận dạng và hiểu các yếu tố văn bản một cách hiệu quả trong các tài liệu đa ngôn ngữ và cảnh tự nhiên.
Kiến trúc Mô hình
PP-OCRv5_server_rec là một trong các mô hình thuộc dòng PP-OCRv5_rec, thế hệ mới nhất của các mô hình nhận dạng văn bản do nhóm PaddleOCR phát triển. Mô hình này được thiết kế để hỗ trợ nhận dạng tiếng Trung giản thể, tiếng Trung phồn thể, tiếng Anh, tiếng Nhật cũng như các kịch bản văn bản phức tạp như chữ viết tay, chữ dọc, pinyin và các ký tự hiếm một cách hiệu quả và chính xác bằng một mô hình duy nhất. Trong khi duy trì hiệu suất nhận dạng, nó cũng cân bằng giữa tốc độ suy luận và độ bền vững của mô hình, cung cấp hỗ trợ kỹ thuật hiệu quả và chính xác cho việc hiểu tài liệu trong nhiều kịch bản khác nhau.
Cách sử dụng
Suy luận với một đầu vào
Ví dụ dưới đây minh họa cách phát hiện văn bản bằng PP-OCRv5_server_rec sử dụng 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)Suy luận theo lô
Dưới đây là cách bạn có thể thực hiện điều này bằng PP-OCRv5_server_rec sử dụng 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
lớp transformers.PPOCRV5ServerRecForTextRecognition
< source >( config: PPOCRV5ServerRecConfig )
Tham số
- config (PPOCRV5ServerRecConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình PPOCRV5ServerRec cho các tác vụ nhận dạng văn bản.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Xem PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor để xử lý hình ảnh).
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPOCRV5ServerRecConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PPOCRV5ServerRecForTextRecognition ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
PPOCRV5ServerRecConfig
lớp 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 )
Tham số
- hidden_act (
str, tùy chọn, mặc định làsilu) — Hàm kích hoạt phi tuyến (hàm hoặc chuỗi) trong bộ giải mã. Ví dụ,"gelu","relu","silu", v.v. - backbone_config (
Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig], tùy chọn) — Cấu hình của mô hình backbone. - hidden_size (
int, tùy chọn, mặc định là120) — Kích thước của các biểu diễn ẩn. - mlp_ratio (
float, tùy chọn, mặc định là2.0) — Tỷ lệ giữa chiều ẩn của MLP và chiều nhúng. - depth (
int, tùy chọn, mặc định là2) — Số lượng lớp Transformer trong bộ mã hóa thị giác. - head_out_channels (
int, tùy chọn, mặc định là 18385) — Số lượng kênh đầu ra từ PPOCRV5ServerRecHead, chịu trách nhiệm cho phân loại cuối cùng. - conv_kernel_size (
list, tùy chọn) — Kích thước của nhân tích chập. - qkv_bias (
bool, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có thêm bias cho queries, keys và values hay không. - num_attention_heads (
int, tùy chọn, mặc định là8) — Số lượng đầu attention cho mỗi lớp attention trong bộ giải mã Transformer. - attention_dropout (
Union[float, int], tùy chọn, mặc định là0.0) — Tỷ lệ dropout cho các xác suất chú ý. - layer_norm_eps (
float, tùy chọn, mặc định là1e-06) — Giá trị epsilon được sử dụng bởi các lớp chuẩn hóa lớp (layer normalization).
Đây là lớp cấu hình để lưu trữ cấu hình của một PPOCRV5ServerRecModel. Nó được sử dụng để khởi tạo một mô hình Pp Ocrv5 Server Rec theo các đối số được chỉ định, xác định kiến trúc mô hình. Khởi tạo một cấu hình với các giá trị mặc định sẽ tạo ra một cấu hình tương tự như cấu hình của PaddlePaddle/PP-OCRv5_server_rec_safetensors
Các đối tượng cấu hình kế thừa từ PreTrainedConfig và có thể được sử dụng để kiểm soát đầu ra của mô hình. Đọc tài liệu từ PreTrainedConfig để biết thêm thông tin.
PPOCRV5ServerRecModel
class transformers.PPOCRV5ServerRecModel
< source >( config: PPOCRV5ServerRecConfig )
Tham số
- config (PPOCRV5ServerRecConfig) — Lớp cấu hình mô hình chứa tất cả các tham số của mô hình. Khởi tạo bằng tệp cấu hình sẽ không tải trọng số liên quan đến mô hình, chỉ tải cấu hình. Xem phương thức from_pretrained() để tải trọng số của mô hình.
Mô hình PPOCRV5ServerRec, bao gồm các mạng Backbone và Head.
Mô hình này kế thừa từ PreTrainedModel. Xem tài liệu của lớp cha để biết các phương thức chung mà thư viện triển khai cho tất cả các mô hình của nó (chẳng hạn như tải xuống hoặc lưu trữ, thay đổi kích thước các nhúng đầu vào, cắt tỉa các đầu, v.v.)
Mô hình này cũng là một lớp con của torch.nn.Module trong PyTorch. Hãy sử dụng nó như một Module PyTorch thông thường và tham khảo tài liệu PyTorch cho mọi vấn đề liên quan đến cách sử dụng và hành vi chung.
forward
< source >( pixel_values: Tensor**kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'> ) → BaseModelOutputWithNoAttention or tuple(torch.Tensor)
Tham số
- pixel_values (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, image_size, image_size)) — Các tensor tương ứng với các hình ảnh đầu vào. Giá trị pixel có thể được lấy bằng cách sử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor. Xem PPOCRV5ServerRecImageProcessor.call() để biết chi tiết (processor_classsử dụng PPOCRV5ServerRecImageProcessor để xử lý hình ảnh).
Trả về
BaseModelOutputWithNoAttention hoặc tuple(torch.Tensor)
Một BaseModelOutputWithNoAttention hoặc một tuple của
torch.Tensor (nếu return_dict=False được truyền hoặc khi config.return_dict=False) bao gồm các
thành phần khác nhau tùy thuộc vào cấu hình (PPOCRV5ServerRecConfig) và đầu vào.
Phương thức forward của PPOCRV5ServerRecModel ghi đè phương thức đặc biệt __call__.
Mặc dù công thức cho bước truyền tiến cần được định nghĩa bên trong hàm này, người dùng nên gọi instance của
Modulesau đó thay vì gọi hàm này, vì instanceModulesẽ đảm nhận việc thực hiện các bước tiền xử lý và hậu xử lý, trong khi hàm này sẽ lặng lẽ bỏ qua chúng.
last_hidden_state (
torch.Tensorcó hình dạng(batch_size, num_channels, height, width)) — Chuỗi các trạng thái ẩn tại đầu ra của lớp cuối cùng của mô hình.hidden_states (
tuple(torch.Tensor), tuỳ chọn, được trả về khioutput_hidden_states=Trueđược truyền vào hoặc khiconfig.output_hidden_states=True) — Tuple củatorch.Tensor(một cho đầu ra của embeddings, nếu mô hình có lớp embedding, + một cho đầu ra của mỗi lớp) có hình dạng(batch_size, num_channels, height, width).Trạng thái ẩn của mô hình tại đầu ra của mỗi lớp cùng với các đầu ra embedding ban đầu tùy chọn.
PPOCRV5ServerRecEncoderWithSVTR
SVTR: Nhận dạng văn bản trong cảnh bằng một mô hình thị giác duy nhất https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html
PPOCRV5MobileRecEncoderWithSVTR
SVTR: Nhận dạng văn bản trong cảnh bằng một mô hình thị giác duy nhất https://www.paddleocr.ai/v2.10.0/en/algorithm/text_recognition/algorithm_rec_svtr.html
PPOCRV5ServerRecImageProcessor
lớp transformers.PPOCRV5ServerRecImageProcessor
< source >( **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'> )
Tham số
- do_convert_rgb (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có chuyển đổi ảnh sang RGB hay không. - do_resize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên thay đổi kích thước ảnh hay không. - size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 48, 'width': 320}): Mô tả kích thước đầu vào tối đa của mô hình. - default_to_square (
bool, kwargs, tùy chọn, mặc định làTrue) — Có nên mặc định dùng ảnh vuông khi thay đổi kích thước không, nếu size là một số nguyên. - crop_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs) — Kích thước của ảnh đầu ra sau khi áp dụngcenter_crop. - resample (
Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None], kwargs, mặc định là2) — Bộ lọc lấy mẫu lại (resampling filter) được sử dụng khi thay đổi kích thước ảnh. Giá trị này có thể là một trong các hằng số liệt kê (enum) củaPILImageResampling. Chỉ có hiệu lực khido_resizeđược đặt thànhTrue. - do_rescale (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên điều chỉnh lại tỷ lệ ảnh hay không. - rescale_factor (
float, kwargs, optional, mặc định là0.00392156862745098) — Hệ số rescale để rescale ảnh nếudo_rescaleđược đặt thànhTrue. - do_normalize (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên chuẩn hóa hình ảnh hay không. - image_mean (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, optional, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Giá trị trung bình của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - image_std (
Union[float, list[float], tuple[float, ...]], kwargs, tuỳ chọn, mặc định là[0.5, 0.5, 0.5]) — Độ lệch chuẩn của ảnh để sử dụng cho việc chuẩn hóa. Chỉ có hiệu lực nếudo_normalizeđược đặt thànhTrue. - do_pad (
bool, kwargs, tuỳ chọn, mặc định làTrue) — Có nên đệm (pad) ảnh hay không. Việc đệm được thực hiện đến kích thước lớn nhất trong batch hoặc đến một kích thước vuông cố định cho mỗi ảnh. Chiến lược đệm cụ thể phụ thuộc vào mô hình. - pad_size (
Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None], kwargs, mặc định là{'height' -- 48, 'width': 320}): Kích thước ở dạng{"height": int, "width" int}để đệm (pad) các ảnh. Phải lớn hơn kích thước của bất kỳ ảnh nào được cung cấp cho tiền xử lý. Nếu không cung cấppad_size, các ảnh sẽ được đệm đến chiều cao và chiều rộng lớn nhất trong batch. Chỉ được áp dụng khido_pad=True. - do_center_crop (
bool, kwargs, optional) — Có nên cắt ảnh ở vị trí trung tâm hay không. - data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, optional) — Chỉ hỗ trợChannelDimension.FIRST. Được thêm vào để tương thích với các bộ xử lý chậm. - input_data_format (
Union[str, ~image_utils.ChannelDimension], kwargs, tùy chọn) — Định dạng chiều kênh cho ảnh đầu vào. Nếu không được đặt, định dạng chiều kênh sẽ được suy ra từ ảnh đầu vào. Có thể là một trong các giá trị:"channels_first"hoặcChannelDimension.FIRST: ảnh ở định dạng (num_channels, height, width)."channels_last"hoặcChannelDimension.LAST: ảnh ở định dạng (height, width, num_channels)."none"hoặcChannelDimension.NONE: ảnh ở định dạng (chiều cao, chiều rộng).
- device (
Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None], kwargs) — Thiết bị để xử lý các video. Nếu không được đặt, thiết bị sẽ được suy ra từ các video đầu vào. - return_tensors (
Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None], kwargs) — Trả về các tensor được xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor. Trả về các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. - disable_grouping (
bool, kwargs, tuỳ chọn) — Có nên vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không. Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, như được mô tả chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 - image_seq_length (
int, kwargs, optional) — Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào. Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của bộ xử lý. - Returns các tensor đã xếp chồng nếu được đặt thành
'pt', ngược lại trả về một danh sách các tensor. —
Tạo bộ xử lý ảnh PPOCRV5ServerRecImageProcessor.
disable_grouping (bool, kwargs, tùy chọn):
Có vô hiệu hóa việc nhóm các hình ảnh theo kích thước để xử lý chúng riêng lẻ thay vì theo lô hay không.
Nếu là None, giá trị sẽ được đặt thành True nếu các hình ảnh nằm trên CPU, và False trong các trường hợp khác. Lựa chọn này dựa trên các quan sát thực nghiệm, chi tiết tại đây: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (int, kwargs, tùy chọn):
Số lượng token hình ảnh sẽ được sử dụng cho mỗi hình ảnh trong đầu vào.
Được thêm vào để đảm bảo tương thích ngược, nhưng trong các mô hình tương lai, giá trị này nên được đặt như một thuộc tính của processor.
Tính toán chiều rộng và chiều cao từ hình ảnh rộng nhất trong lô.
post_process_text_recognition
< source >( predictions )
Xử lý hậu kỳ các logits thô của mô hình để giải mã văn bản được nhận diện và điểm tin cậy của nó.