Supervision项目中的Transformers结果转换方法更新解析
在计算机视觉领域,Hugging Face的Transformers库因其强大的预训练模型而广受欢迎。作为配套工具,Supervision项目提供了将Transformers模型输出转换为标准化检测结果的功能。本文将深入解析Supervision项目中from_transformers方法的更新背景和技术实现。
背景与挑战
Supervision库中的from_transformers方法负责将Hugging Face Transformers的输出转换为统一的Detections对象。在Transformers v4版本中,用户需要根据任务类型调用不同的后处理方法:
post_process_segmentation用于分割任务post_process用于检测任务
然而,随着Transformers库的发展,这些方法已被标记为弃用,并将在v5版本中移除。这对依赖这些方法的Supervision库提出了兼容性挑战。
新旧方法对比
Transformers v5引入了全新的后处理方法体系:
| 旧方法(v4) | 新方法(v5) | 功能描述 |
|---|---|---|
| post_process | post_process_object_detection | 目标检测任务处理 |
| post_process_panoptic | post_process_panoptic_segmentation | 全景分割任务处理 |
| post_process_segmentation | post_process_semantic_segmentation | 语义分割任务处理 |
| post_process_instance | post_process_instance_segmentation | 实例分割任务处理 |
技术实现要点
Supervision库的更新需要解决几个关键技术点:
- 兼容性处理:需要同时支持新旧版本的方法调用,确保平滑过渡
- 类型转换:不同任务类型的输出格式差异需要统一处理
- 数据封装:将转换结果封装为通用的
Detections对象
Detections对象的设计具有很好的扩展性,其data属性可以存储模型输出的附加信息,如额外的类别数据等。这种设计为方法更新提供了灵活性。
实现策略
更新后的from_transformers方法采用了智能判断策略:
- 输入检查:自动识别输入数据的来源方法
- 格式转换:根据输入类型执行相应的格式转换
- 对象构建:最终构建统一的
Detections对象
特别值得注意的是,全景分割任务(post_process_panoptic)的输出包含PNG字符串和segments_info,这在原有版本中就不支持,需要在更新中特别处理。
总结
Supervision项目对from_transformers方法的更新,不仅解决了与Transformers新版本的兼容性问题,还进一步强化了其作为计算机视觉工具链中重要一环的地位。通过统一的Detections对象接口,开发者可以更方便地在不同版本的Transformers模型间切换,同时保持下游处理逻辑的一致性。
这种更新体现了优秀开源项目的设计理念:在保持核心接口稳定的同时,积极适应生态系统的变化,为开发者提供持久可靠的工具支持。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCR暂无简介Python00
openPangu-Ultra-MoE-718B-V1.1昇腾原生的开源盘古 Ultra-MoE-718B-V1.1 语言模型Python00
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI内容魔方AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。03
Spark-Scilit-X1-13BFLYTEK Spark Scilit-X1-13B is based on the latest generation of iFLYTEK Foundation Model, and has been trained on multiple core tasks derived from scientific literature. As a large language model tailored for academic research scenarios, it has shown excellent performance in Paper Assisted Reading, Academic Translation, English Polishing, and Review Generation, aiming to provide efficient and accurate intelligent assistance for researchers, faculty members, and students.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile013
Spark-Chemistry-X1-13B科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00