# DINOv2

[DINOv2](https://huggingface.co/papers/2304.07193) — это базовая модель для задач компьютерного зрения, которая использует [ViT](./vit) в качестве извлечателя признаков для различных задач, таких как классификация изображений и оценка глубины. Модель делает акцент на стабилизации и ускорении обучения с помощью таких методов, как более быстрое энергоэффективное внимание, упаковка последовательностей, улучшенная стохастическая глубина, Fully Sharded Data Parallel (FSDP) и дистилляция моделей.

Все исходные контрольные точки DINOv2 можно найти в коллекции [Dinov2](https://huggingface.co/collections/facebook/dinov2-6526c98554b3d2576e071ce3).

> [!TIP]
> Щёлкните по моделям DINOv2 в боковой панели справа, чтобы увидеть больше примеров применения DINOv2 к различным задачам компьютерного зрения.

Пример ниже показывает, как получить эмбеддинг изображения с помощью [Pipeline](/docs/transformers/main/ru/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) или класса [AutoModel](/docs/transformers/main/ru/model_doc/auto#transformers.AutoModel).

```python
from transformers import pipeline

pipe = pipeline(
    task="image-classification",
    model="facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer",
    device=0
)

pipe("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification

url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer")
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    "facebook/dinov2-small-imagenet1k-1-layer",
    device_map="auto",
    attn_implementation="sdpa"
)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
logits = model(**inputs).logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])
```

Квантование снижает нагрузку на память при работе с большими моделями, представляя веса в пониженной точности. Подробнее о доступных бэкендах квантования см. в обзоре [Квантование](../quantization/overview).

Приведённый ниже пример использует [torchao](../quantization/torchao) для квантования только весов до int4.

```python
# pip install torchao
import requests
from PIL import Image
from torchao.quantization import Int4WeightOnlyConfig

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification, TorchAoConfig

url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-giant-imagenet1k-1-layer')

quant_config = Int4WeightOnlyConfig(group_size=128)
quantization_config = TorchAoConfig(quant_type=quant_config)

model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    'facebook/dinov2-giant-imagenet1k-1-layer',
    device_map="auto",
    quantization_config=quantization_config
)

inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
outputs = model(**inputs)
logits = outputs.logits
predicted_class_idx = logits.argmax(-1).item()
print("Predicted class:", model.config.id2label[predicted_class_idx])
```

## Примечания

- Пример ниже показывает, как разделить выходной тензор на:
  - одно вложение для всего изображения, обычно называемое токеном `CLS`, полезное для классификации и поиска
  - набор локальных эмбеддингов, по одному для каждого патча `14x14` входного изображения, полезный для плотных задач, таких как семантическая сегментация

  ```py
  from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
  from PIL import Image
  import requests

  url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
  image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
  print(image.height, image.width)  # [480, 640]

  processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
  model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base', device_map="auto")
  patch_size = model.config.patch_size

  inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
  print(inputs.pixel_values.shape)  # [1, 3, 224, 224]
  batch_size, rgb, img_height, img_width = inputs.pixel_values.shape
  num_patches_height, num_patches_width = img_height // patch_size, img_width // patch_size
  num_patches_flat = num_patches_height * num_patches_width

  outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs[0]
  print(last_hidden_states.shape)  # [1, 1 + 256, 768]
  assert last_hidden_states.shape == (batch_size, 1 + num_patches_flat, model.config.hidden_size)

  cls_token = last_hidden_states[:, 0, :]
  patch_features = last_hidden_states[:, 1:, :].unflatten(1, (num_patches_height, num_patches_width))
  ```

- Используйте [torch.jit.trace](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.jit.trace.html) для ускорения инференса. Однако это приведёт к некоторым расхождениям в элементах. Разница между исходной и трассированной моделью составляет 1e-4.

  ```py
  import torch
  from transformers import AutoImageProcessor, AutoModel
  from PIL import Image
  import requests

  url = 'http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg'
  image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)

  processor = AutoImageProcessor.from_pretrained('facebook/dinov2-base')
  model = AutoModel.from_pretrained('facebook/dinov2-base', device_map="auto")

  inputs = processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)
  outputs = model(**inputs)
  last_hidden_states = outputs[0]

  # We have to force return_dict=False for tracing
  model.config.return_dict = False

  with torch.no_grad():
      traced_model = torch.jit.trace(model, [inputs.pixel_values])
      traced_outputs = traced_model(inputs.pixel_values)

  print((last_hidden_states - traced_outputs[0]).abs().max())
  ```

## Dinov2Config[[transformers.Dinov2Config]]

#### transformers.Dinov2Config[[transformers.Dinov2Config]]

```python
transformers.Dinov2Config(transformers_version: str | None = None, architectures: list[str] | None = None, output_hidden_states: bool | None = False, return_dict: bool | None = True, dtype: str | torch.dtype | None = None, chunk_size_feed_forward: int = 0, is_encoder_decoder: bool = False, id2label: dict[int, str] | dict[str, str] | None = None, label2id: dict[str, int] | dict[str, str] | None = None, problem_type: Literal['regression', 'single_label_classification', 'multi_label_classification'] | None = None, hidden_size: int = 768, num_hidden_layers: int = 12, num_attention_heads: int = 12, mlp_ratio: int = 4, hidden_act: str = 'gelu', hidden_dropout_prob: float | int = 0.0, attention_probs_dropout_prob: float | int = 0.0, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 1e-06, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, patch_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 14, num_channels: int = 3, qkv_bias: bool = True, layerscale_value: float = 1.0, drop_path_rate: float | int = 0.0, use_swiglu_ffn: bool = False, _out_features: list[str] | None = None, _out_indices: list[int] | None = None, apply_layernorm: bool = True, reshape_hidden_states: bool = True, use_mask_token: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/configuration_dinov2.py#L25)

**Параметры:**

hidden_size (`int`, *optional*, по умолчанию `768`) : Размерность скрытых представлений.

num_hidden_layers (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество скрытых слоев в декодере Transformer.

num_attention_heads (`int`, *необязательный*, по умолчанию `12`) : Количество головок внимания для каждого слоя внимания в декодере Transformer.

mlp_ratio (`int`, *optional*, по умолчанию `4`) : Соотношение скрытого размера MLP к размеру эмбеддинга.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `gelu`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

hidden_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Вероятность dropout для всех полносвязных слоёв в эмбеддингах, энкодере и пулере.

attention_probs_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент dropout для вероятностей внимания.

initializer_range (`float`, *необязательный*, по умолчанию `0.02`) : Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех матриц весов.

layer_norm_eps (`float`, *необязательный*, по умолчанию `1e-06`) : Значение epsilon, используемое слоями нормализации.

image_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *необязательный*, по умолчанию `224`) : Размер (разрешение) каждого изображения.

patch_size (`Union[int, list[int], tuple[int, int]]`, *необязательный*, по умолчанию `14`) : Размер (разрешение) каждого патча.

num_channels (`int`, *необязательный*, по умолчанию `3`) : Количество входных каналов.

qkv_bias (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Добавлять ли смещение (bias) к запросам, ключам и значениям.

layerscale_value (`float`, *необязательный*, по умолчанию 1.0) : Начальное значение для layer scale.

drop_path_rate (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.0`) : Коэффициент drop path для слияния патчей.

use_swiglu_ffn (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Использовать ли свёрточную нейронную сеть SwiGLU.

apply_layernorm (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Нужно ли применять нормализацию слоя к картам признаков, если модель используется в качестве базовой.

reshape_hidden_states (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Указывает, следует ли преобразовать карты признаков в 4D-тензоры формы `(batch_size, hidden_size, height, width)`, если модель используется как backbone. Если `False`, карты признаков будут 3D-тензорами формы `(batch_size, seq_len, hidden_size)`.

use_mask_token (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Использовать ли mask_token во вложениях.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели Dinov2Model. Он используется для создания модели Dinov2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [facebook/dinov2-base](https://huggingface.co/facebook/dinov2-base)

Объекты конфигурации наследуются от [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig) и могут использоваться для управления выводами модели. Подробнее см. в документации [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ru/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig).

Пример:

```python
>>> from transformers import Dinov2Config, Dinov2Model

>>> # Initializing a Dinov2 dinov2-base style configuration
>>> configuration = Dinov2Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the dinov2-base style configuration
>>> model = Dinov2Model(configuration)

>>> # Accessing the model configuration
>>> configuration = model.config
```

## Dinov2Model[[transformers.Dinov2Model]]

#### transformers.Dinov2Model[[transformers.Dinov2Model]]

```python
transformers.Dinov2Model(config: Dinov2Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L386)

**Параметры:**

config ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель Dinov2 без дополнительных слоёв, выводящая необработанные скрытые состояния.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Dinov2Model.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, bool_masked_pos: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L395)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor). Подробности см. в [BitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) (`processor_class` использует [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) для обработки изображений).

bool_masked_pos (`torch.BoolTensor` формы `(batch_size, sequence_length)`) : Булевы позиции маски. Указывает, какие патчи замаскированы (1), а какие нет (0). Актуально только для предварительного обучения.

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

**Возвращает:** [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [BaseModelOutputWithPooling](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPooling) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)) и входных данных.

Метод forward модели [Dinov2Model](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Model) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя для первого токена последовательности (токен классификации) после дополнительной обработки слоями, используемыми для вспомогательной задачи предварительного обучения. Например, для моделей семейства BERT это возвращает токен классификации после обработки линейным слоем и функцией активации tanh. Веса линейного слоя обучаются по задаче предсказания следующего предложения (классификации) во время предварительного обучения.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или когда `config.output_hidden_states=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого слоя) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_attentions=True` или при `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
```

## Dinov2ForImageClassification[[transformers.Dinov2ForImageClassification]]

#### transformers.Dinov2ForImageClassification[[transformers.Dinov2ForImageClassification]]

```python
transformers.Dinov2ForImageClassification(config: Dinov2Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L432)

**Параметры:**

config ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)) : Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с файлом конфигурации не загружает веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Используйте метод [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) для загрузки весов модели.

Модель-трансформер Dinov2 с головкой для классификации изображений (линейный слой поверх финального скрытого состояния токена [CLS]), например, для ImageNet.

Эта модель наследуется от [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ru/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel). Общие методы, которые библиотека реализует для всех своих моделей (например, загрузка или сохранение, изменение размера входных эмбеддингов, обрезка головок и т. д.), описаны в документации родительского класса.

Эта модель также является подклассом [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module) в PyTorch. Используйте её как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием и поведением.

#### forward[[transformers.Dinov2ForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, attention_mask: typing.Optional[torch.Tensor] = None, **kwargs: *<class 'transformers.utils.generic.TransformersKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/dinov2/modeling_dinov2.py#L445)

**Параметры:**

pixel_values (`torch.Tensor` формы `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`, *необязательно*) : Тензоры, соответствующие входным изображениям. Значения пикселей можно получить с помощью [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor). Подробности см. в [BitImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) (`processor_class` использует [BitImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/bit#transformers.BitImageProcessor) для обработки изображений).

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size,)`, *необязательный*) : Метки для вычисления потерь классификации/регрессии изображений. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Если `config.num_labels == 1`, вычисляется потеря регрессии (среднеквадратичная потеря), если `config.num_labels > 1`, вычисляется потеря классификации (кросс-энтропия).

attention_mask (`torch.Tensor` формы `(batch_size, sequence_length)`, *необязательный*) : Маска для предотвращения применения внимания к индексам токенов отсечки. Значения маски выбираются из `[0, 1]`:  - 1 для токенов, которые **не замаскированы**, - 0 для токенов, которые **замаскированы**.  [Что такое маски внимания?](../glossary#attention-mask)

**Возвращает:** [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) или `tuple(torch.Tensor)`

Объект [ImageClassifierOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutput) или кортеж из `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([Dinov2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2Config)) и входных данных.

Метод forward класса [Dinov2ForImageClassification](/docs/transformers/main/ru/model_doc/dinov2#transformers.Dinov2ForImageClassification) переопределяет специальный метод `__call__`.

Хотя рецепт для прямого прохода должен быть определён внутри этой функции, после этого следует вызывать экземпляр `Module`, а не эту функцию, поскольку первый выполняет шаги предварительной и постобработки, тогда как второй молча их игнорирует.

- **loss** (`torch.Tensor` формы `(1,)`, *необязательный*, возвращается, если задан `labels`) -- Потери классификации (или регрессии, если config.num_labels==1).
- **logits** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, config.num_labels)`) — Оценки классификации (или регрессии, если config.num_labels==1) до применения SoftMax.
- **hidden_states** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается при передаче `output_hidden_states=True` или при `config.output_hidden_states=True`) — Кортеж из `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет такой слой, + один для вывода каждого этапа) формы `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`. Скрытые состояния (также называемые картами признаков) модели на выходе каждого этапа.
- **attentions** (`tuple(torch.Tensor)`, *необязательный*, возвращается, если передано `output_attentions=True` или если `config.output_attentions=True`) -- Кортеж `torch.Tensor` (по одному на каждый слой) формы `(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)`.

  Веса внимания после softmax в механизме внимания, используемые для вычисления взвешенного среднего в головах само-внимания.

Пример:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, Dinov2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image")
>>> image = dataset["test"]["image"][0]

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("facebook/dinov2-base")
>>> model = Dinov2ForImageClassification.from_pretrained("facebook/dinov2-base")

>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")

>>> with torch.no_grad():
...     logits = model(**inputs).logits

>>> # model predicts one of the 1000 ImageNet classes
>>> predicted_label = logits.argmax(-1).item()
>>> print(model.config.id2label[predicted_label])
...
```