# MobileNet V2

[MobileNet V2](https://huggingface.co/papers/1801.04381) повышает производительность на мобильных устройствах за счёт более эффективной архитектуры. Он использует инвертированные остаточные блоки и линейные бутылочные горлышки: сначала создаёт компактное представление данных, затем расширяет его для обработки и снова сжимает, чтобы сократить количество вычислений. Модель также убирает нелинейности, чтобы сохранить точность при упрощённой конструкции. Как и [MobileNet V1](./mobilenet_v1), она использует глубинно-отделимые свёртки для повышения эффективности.

Все исходные контрольные точки MobileNet можно найти в организации [Google](https://huggingface.co/google?search_models=mobilenet).

> [!TIP]
> Нажмите на модели MobileNet V2 в боковой панели справа, чтобы увидеть дополнительные примеры применения MobileNet к различным задачам компьютерного зрения.

Приведённые ниже примеры показывают, как классифицировать изображение 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

pipeline = pipeline(
    task="image-classification",
    model="google/mobilenet_v2_1.4_224",
    device=0
)
pipeline("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg")
```

```python
import requests
import torch
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForImageClassification

image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(
    "google/mobilenet_v2_1.4_224",
)
model = AutoModelForImageClassification.from_pretrained(
    "google/mobilenet_v2_1.4_224",
    device_map="auto",
)

url = "https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/pipeline-cat-chonk.jpeg"
image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
inputs = image_processor(image, return_tensors="pt").to(model.device)

with torch.no_grad():
  logits = model(**inputs).logits
predicted_class_id = logits.argmax(dim=-1).item()

class_labels = model.config.id2label
predicted_class_label = class_labels[predicted_class_id]
print(f"The predicted class label is: {predicted_class_label}")
```

## Примечания

- Имена контрольных точек для классификации следуют шаблону `mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}`, например `mobilenet_v2_1.4_224`. `1.4` — это множитель глубины, а `224` — разрешение изображения. Имена контрольных точек для сегментации следуют шаблону `deeplabv3_mobilenet_v2_{depth_multiplier}_{resolution}`.
- Хотя модель обучалась на изображениях конкретного размера, её архитектура поддерживает изображения разных размеров (минимальный размер — 32x32). Необходимая предобработка выполняется классом [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor).
- MobileNet обучен на [ImageNet-1k](https://huggingface.co/datasets/ILSVRC/imagenet-1k), наборе данных с 1000 классами. Однако модель фактически предсказывает 1001 класс. Дополнительный класс — это дополнительный класс «фон» (индекс 0).
- Модели сегментации используют головную часть [DeepLabV3+](https://huggingface.co/papers/1802.02611), которая часто предварительно обучается на наборах данных, таких как [PASCAL VOC](https://huggingface.co/datasets/merve/pascal-voc).
- Исходные контрольные точки TensorFlow определяют величину дополнения (padding) на этапе инференса, поскольку она зависит от размера входного изображения. Чтобы использовать стандартное поведение дополнения в PyTorch, установите `tf_padding=False` в [MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config).

    ```python
    from transformers import MobileNetV2Config

    config = MobileNetV2Config.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.4_224", tf_padding=True)
    ```

- Реализация Transformers не поддерживает следующие функции.
  - Использует глобальное усредняющее пулинг вместо опционального 7x7 усредняющего пулинга с шагом 2. Для более крупных входных данных это приводит к тому, что результат пулинга оказывается больше, чем 1x1 пиксель.
  - `output_hidden_states=True` возвращает *все* промежуточные скрытые состояния. Извлечь выход из конкретных слоёв для других задач невозможно.
  - Не включает квантованные модели из исходных контрольных точек, так как они содержат операции "FakeQuantization" для деквантования весов.
  - Для моделей сегментации последний свёрточный слой базовой сети вычисляется, хотя головная часть DeepLabV3+ его не использует.

## MobileNetV2Config[[transformers.MobileNetV2Config]]

#### transformers.MobileNetV2Config[[transformers.MobileNetV2Config]]

```python
transformers.MobileNetV2Config(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, num_channels: int = 3, image_size: int | list[int] | tuple[int, int] = 224, depth_multiplier: float | int = 1.0, depth_divisible_by: int = 8, min_depth: int = 8, expand_ratio: float | int = 6.0, output_stride: int = 32, first_layer_is_expansion: bool = True, finegrained_output: bool = True, hidden_act: str = 'relu6', tf_padding: bool = True, classifier_dropout_prob: float | int = 0.8, initializer_range: float = 0.02, layer_norm_eps: float = 0.001, semantic_loss_ignore_index: int = 255)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/configuration_mobilenet_v2.py#L24)

**Параметры:**

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

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

depth_multiplier (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `1.0`) : Уменьшает или увеличивает количество каналов в каждом слое. Иногда это также называют «альфа» или «множителем ширины».

depth_divisible_by (`int`, *optional*, по умолчанию 8) : Количество каналов в каждом слое всегда будет кратным этому числу.

min_depth (`int`, *optional*, по умолчанию 8) : Во всех слоях будет не менее этого количества каналов.

expand_ratio (`float`, *optional*, по умолчанию 6.0) : Количество выходных каналов первого слоя в каждом блоке равно количеству входных каналов, умноженному на коэффициент расширения.

output_stride (`int`, *optional*, по умолчанию 32) : Соотношение между пространственным разрешением входных и выходных карт признаков. По умолчанию модель уменьшает входные размеры в 32 раза. Если `output_stride` равно 8 или 16, модель использует свертки с разряженными ядрами (dilated convolutions) на глубинных слоях вместо обычных свертков, чтобы карты признаков не становились более чем в 8 или 16 раз меньше входного изображения.

first_layer_is_expansion (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : True, если самый первый слой свёртки также является слоем расширения для первого блока расширения.

finegrained_output (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Если значение равно true, количество выходных каналов в конечном свёрточном слое останется большим (1280), даже если `depth_multiplier` меньше 1.

hidden_act (`str`, *необязательный*, по умолчанию `relu6`) : Нелинейная функция активации (функция или строка) в декодере. Например, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` и т. д.

tf_padding (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Использовать ли правила отступов TensorFlow для свёрточных слоёв.

classifier_dropout_prob (`Union[float, int]`, *необязательный*, по умолчанию `0.8`) : Коэффициент dropout для классификатора.

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 `0.001`) : Эпсилон, используемый слоями нормализации.

semantic_loss_ignore_index (`int`, *необязательный*, по умолчанию `255`) : Индекс, который игнорируется функцией потерь модели семантической сегментации.

Это класс конфигурации для хранения настроек модели MobileNetV2Model. Он используется для создания модели Mobilenet V2 в соответствии с указанными аргументами, определяя архитектуру модели. Создание конфигурации с параметрами по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации [google/mobilenet_v2_1.0_224](https://huggingface.co/google/mobilenet_v2_1.0_224)

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 MobileNetV2Config, MobileNetV2Model

>>> # Initializing a "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> configuration = MobileNetV2Config()

>>> # Initializing a model from the "mobilenet_v2_1.0_224" style configuration
>>> model = MobileNetV2Model(configuration)

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

## MobileNetV2ImageProcessor[[transformers.MobileNetV2ImageProcessor]]

#### transformers.MobileNetV2ImageProcessor[[transformers.MobileNetV2ImageProcessor]]

```python
transformers.MobileNetV2ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_mobilenet_v2.py#L49)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'shortest_edge' : 256}`): описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 224, 'width': 224}`): Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `2`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли выполнять центрированный кроп изображения.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_reduce_labels (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.do_reduce_labels`) : Нужно ли уменьшить все значения меток в сегментационных картах на 1. Обычно используется для наборов данных, где 0 обозначает фон, а сам фон не входит в число всех классов набора данных (например, ADE20k). Метка фона будет заменена на 255.

Создаёт процессор изображений MobileNetV2ImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.MobileNetV2ImageProcessor.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_mobilenet_v2.py#L69)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

segmentation_maps (`ImageInput`, *необязательный*) : карты сегментации для предварительной обработки.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_reduce_labels (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.do_reduce_labels`) : Нужно ли уменьшить все значения меток в сегментационных картах на 1. Обычно используется для наборов данных, где 0 обозначает фон, а сам фон не входит в число всех классов набора данных (например, ADE20k). Метка фона будет заменена на 255.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

#### post_process_semantic_segmentation[[transformers.MobileNetV2ImageProcessor.post_process_semantic_segmentation]]

```python
post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes: list[tuple[int, int]] | None = None, return_segmentation_scores: bool = False)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_mobilenet_v2.py#L184)

**Параметры:**

outputs ([MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation)) : Сырые выходные данные модели.

target_sizes (`list[tuple[int, int]]`, *необязательный*) : Список кортежей, соответствующих запрашиваемому конечному размеру (высота, ширина) каждого предсказания.

return_segmentation_scores (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли возвращать оценки сегментации вместе с картой сегментации. Если `True`, каждый элемент возвращаемого списка представляет собой `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` с полями `segmentation` (идентификаторы классов, форма `(height, width)`) и `segmentation_scores` (форма `(num_classes, height, width)`).

**Возвращает:** `list[torch.Tensor]` или `list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]`

Если `return_segmentation_scores=False` (по умолчанию), возвращается список длины `batch_size`, где каждый элемент — карта сегментации формы `(height, width)` с идентификаторами классов. Если `return_segmentation_scores=True`, возвращается список объектов `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` с полями `segmentation` (идентификаторы классов, форма `(height, width)`) и `segmentation_scores` (форма `(num_classes, height, width)`). В обоих случаях `(height, width)` соответствует целевому размеру (если указан `target_sizes`).

Преобразует выход [MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation) в карты семантической сегментации.

## MobileNetV2ImageProcessorPil[[transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil]]

#### transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil[[transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil]]

```python
transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil(**kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_pil_mobilenet_v2.py#L57)

**Параметры:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли изменять размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'shortest_edge' : 256}`): описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `False`) : Использовать ли квадратное изображение по умолчанию при изменении размера, если size является int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, по умолчанию `{'height' : 224, 'width': 224}`): Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, по умолчанию `2`) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только если `do_resize` установлено в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `0.00392156862745098`) : Коэффициент масштабирования для изменения масштаба изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Средние значения изображения для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `[0.5, 0.5, 0.5]`) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `True`) : Нужно ли выполнять центрированный кроп изображения.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_reduce_labels (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.do_reduce_labels`) : Нужно ли уменьшить все значения меток в сегментационных картах на 1. Обычно используется для наборов данных, где 0 обозначает фон, а сам фон не входит в число всех классов набора данных (например, ADE20k). Метка фона будет заменена на 255.

Создаёт процессор изображений MobileNetV2ImageProcessor.

#### preprocess[[transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil.preprocess]]

```python
preprocess(images: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor']], segmentation_maps: typing.Union[ForwardRef('PIL.Image.Image'), numpy.ndarray, ForwardRef('torch.Tensor'), list['PIL.Image.Image'], list[numpy.ndarray], list['torch.Tensor'], NoneType] = None, **kwargs: *<class 'transformers.models.mobilenet_v2.image_processing_pil_mobilenet_v2.MobileNetV2ImageProcessorKwargs'>)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_pil_mobilenet_v2.py#L77)

**Параметры:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : Изображение для предобработки. Ожидается одно изображение или пакет изображений со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 255. Если передаются изображения со значениями пикселей в диапазоне от 0 до 1, установите `do_rescale=False`.

segmentation_maps (`ImageInput`, *необязательный*) : карты сегментации для предварительной обработки.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Преобразовать ли изображение в RGB.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли изменить размер изображения.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Описывает максимальные размеры входных данных для модели.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, следует ли по умолчанию использовать квадратное изображение при изменении размера, если size задан как int.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер выходного изображения после применения `center_crop`.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : Фильтр ресемплинга, используемый при изменении размера изображения. Может быть одним из значений перечисления `PILImageResampling`. Действует только при установке `do_resize` в `True`.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли масштабировать изображение.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *optional*) : Коэффициент масштабирования для изменения размера изображения, если `do_rescale` установлен в `True`.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Нужно ли нормализовать изображение.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Среднее значение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *optional*) : Стандартное отклонение изображения, используемое для нормализации. Влияет только в том случае, если `do_normalize` установлено в `True`.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *необязательный*) : Указывает, нужно ли выравнивать изображение. Выравнивание выполняется либо до максимального размера в батче, либо до фиксированного квадратного размера для каждого изображения. Конкретная стратегия выравнивания зависит от модели.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : Размер в формате `{"height": int, "width" int}`, до которого следует дополнить изображения. Должен быть больше любого размера изображения, переданного для предобработки. Если `pad_size` не указан, изображения будут дополнены до наибольшей высоты и ширины в батче. Применяется только при `do_pad=True.`

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Центрировать ли изображение при обрезке.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *необязательный*) : Поддерживается только `ChannelDimension.FIRST`. Добавлено для совместимости с медленными процессорами.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *optional*) : Формат размерности каналов для входного изображения. Если не задано, формат размерности каналов определяется по входному изображению. Может быть одним из: - `"channels_first"` или `ChannelDimension.FIRST`: изображение в формате (num_channels, height, width). - `"channels_last"` или `ChannelDimension.LAST`: изображение в формате (height, width, num_channels). - `"none"` или `ChannelDimension.NONE`: изображение в формате (height, width).

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : Устройство для обработки видео. Если не задано, устройство определяется на основе входных видео.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : Возвращает стопку тензоров, если установлено значение `'pt'`, иначе возвращает список тензоров.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *optional*) : Указывает, следует ли отключить группировку изображений по размеру для их индивидуальной обработки, а не пачками. Если значение равно None, оно будет установлено в True, если изображения находятся на CPU, и в False в противном случае. Этот выбор основан на эмпирических наблюдениях, подробно описанных здесь: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *необязательный*) : Количество токенов изображения, используемых для каждого изображения во входных данных. Добавлено для обратной совместимости, но в будущих моделях это значение следует задавать как атрибут процессора.

do_reduce_labels (`bool`, *kwargs*, *optional*, по умолчанию `self.do_reduce_labels`) : Нужно ли уменьшить все значения меток в сегментационных картах на 1. Обычно используется для наборов данных, где 0 обозначает фон, а сам фон не входит в число всех классов набора данных (например, ADE20k). Метка фона будет заменена на 255.

**Возвращает:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) — Словарь списков/массивов/тензоров, возвращаемый методом __call__ ('pixel_values' и т. д.).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *необязательный*) -- Здесь можно указать tensor_type, чтобы при инициализации преобразовать списки целых чисел в тензоры PyTorch/Numpy.

#### post_process_semantic_segmentation[[transformers.MobileNetV2ImageProcessorPil.post_process_semantic_segmentation]]

```python
post_process_semantic_segmentation(outputs, target_sizes: list[tuple[int, int]] | None = None, return_segmentation_scores: bool = False)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/image_processing_pil_mobilenet_v2.py#L180)

**Параметры:**

outputs ([MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation)) : Сырые выходные данные модели.

target_sizes (`list[tuple[int, int]]`, *необязательный*) : Список кортежей, соответствующих запрашиваемому конечному размеру (высота, ширина) каждого предсказания.

return_segmentation_scores (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `False`) : Нужно ли возвращать оценки сегментации вместе с картой сегментации. Если `True`, каждый элемент возвращаемого списка представляет собой `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` с полями `segmentation` (идентификаторы классов, форма `(height, width)`) и `segmentation_scores` (форма `(num_classes, height, width)`).

**Возвращает:** `list[torch.Tensor]` или `list[SemanticSegmentationPostProcessorOutput]`

Если `return_segmentation_scores=False` (по умолчанию), возвращается список длины `batch_size`, где каждый элемент — карта сегментации формы `(height, width)` с идентификаторами классов. Если `return_segmentation_scores=True`, возвращается список объектов `SemanticSegmentationPostProcessorOutput` с полями `segmentation` (идентификаторы классов, форма `(height, width)`) и `segmentation_scores` (форма `(num_classes, height, width)`). В обоих случаях `(height, width)` соответствует целевому размеру (если указан `target_sizes`).

Преобразует выход [MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation) в карты семантической сегментации.

## MobileNetV2Model[[transformers.MobileNetV2Model]]

#### transformers.MobileNetV2Model[[transformers.MobileNetV2Model]]

```python
transformers.MobileNetV2Model(config: MobileNetV2Config, add_pooling_layer: bool = True)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L260)

**Параметры:**

config ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) : 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.

add_pooling_layer (`bool`, *необязательный*, по умолчанию `True`) : Нужно ли добавлять слой пулинга

Модель Mobilenet V2 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.MobileNetV2Model.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L325)

**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 [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor). Подробности см. в [MobileNetV2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) (`processor_class` использует [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor) для обработки изображений).

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

**Возвращает:** `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` или `tuple(torch.Tensor)`

Объект `BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention` или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) и входных данных.

Метод forward модели [MobileNetV2Model](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Model) 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, num_channels, height, width)`) -- Последовательность скрытых состояний на выходе последнего слоя модели.
- **pooler_output** (`torch.Tensor` формы `(batch_size, hidden_size)`) -- Скрытое состояние последнего слоя после операции пулинга по пространственным измерениям.
- **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, num_channels, height, width)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.

Пример:

```python
```

## MobileNetV2ForImageClassification[[transformers.MobileNetV2ForImageClassification]]

#### transformers.MobileNetV2ForImageClassification[[transformers.MobileNetV2ForImageClassification]]

```python
transformers.MobileNetV2ForImageClassification(config: MobileNetV2Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L374)

**Параметры:**

config ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) : 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 MobileNetV2 с головой для классификации изображений (линейный слой поверх пуллинг-функций), 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.MobileNetV2ForImageClassification.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L390)

**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 [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor). Подробности см. в [MobileNetV2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) (`processor_class` использует [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor) для обработки изображений).

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

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

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

Объект [ImageClassifierOutputWithNoAttention](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) и входных данных.

Метод forward класса [MobileNetV2ForImageClassification](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForImageClassification) 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 `torch.Tensor` (один для вывода слоя встраиваний, если модель имеет слой встраиваний, + один для вывода каждого этапа) формы `(batch_size, num_channels, height, width)`. Скрытые состояния (также называемые картами признаков) модели на выходе каждого этапа.

Пример:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset

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

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> model = MobileNetV2ForImageClassification.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")

>>> 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])
...
```

## MobileNetV2ForSemanticSegmentation[[transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation]]

#### transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation[[transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation]]

```python
transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation(config: MobileNetV2Config)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L508)

**Параметры:**

config ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) : 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 MobileNetV2 с головой семантической сегментации, например, для Pascal VOC.

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.MobileNetV2ForSemanticSegmentation.forward]]

```python
forward(pixel_values: typing.Optional[torch.Tensor] = None, labels: typing.Optional[torch.Tensor] = None, output_hidden_states: bool | None = None, return_dict: bool | None = None, **kwargs)
```

[Источник](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/mobilenet_v2/modeling_mobilenet_v2.py#L519)

**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 [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor). Подробности см. в [MobileNetV2ImageProcessor.__call__()](/docs/transformers/main/ru/model_doc/molmo2#transformers.Molmo2ImageProcessor.__call__) (`processor_class` использует [MobileNetV2ImageProcessor](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ImageProcessor) для обработки изображений).

labels (`torch.LongTensor` формы `(batch_size, height, width)`, *необязательный*) : Карты семантической сегментации для вычисления функции потерь. Индексы должны находиться в диапазоне `[0, ..., config.num_labels - 1]`. Если `config.num_labels > 1`, вычисляется функция потерь классификации (Cross-Entropy).

output_hidden_states (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать скрытые состояния всех слоёв. Подробнее о `hidden_states` в разделе возвращаемых тензоров.

return_dict (`bool`, *необязательный*) : Нужно ли возвращать [ModelOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.utils.ModelOutput) вместо обычного кортежа.

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

Объект [SemanticSegmenterOutput](/docs/transformers/main/ru/main_classes/output#transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput) или кортеж `torch.Tensor` (если передано `return_dict=False` или если `config.return_dict=False`), содержащий различные элементы в зависимости от конфигурации ([MobileNetV2Config](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2Config)) и входных данных.

Метод forward класса [MobileNetV2ForSemanticSegmentation](/docs/transformers/main/ru/model_doc/mobilenet_v2#transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation) 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, logits_height, logits_width)`) — Оценки классификации для каждого пикселя.

  

  Возвращаемые logits не обязательно имеют тот же размер, что и переданные на вход `pixel_values`. Это сделано для того, чтобы избежать двух интерполяций и потери качества, когда пользователю необходимо изменить размер logits до исходного размера изображения на этапе постобработки. Всегда проверяйте форму logits и изменяйте размер по мере необходимости.

  
- **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, patch_size, hidden_size)`.

  Скрытые состояния модели на выходе каждого слоя, а также необязательные выходные значения начального слоя встраивания.
- **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.

Примеры:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForSemanticSegmentation
>>> from PIL import Image
>>> from huggingface_hub.utils import httpx
>>> from io import BytesIO

>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")
>>> model = MobileNetV2ForSemanticSegmentation.from_pretrained("google/deeplabv3_mobilenet_v2_1.0_513")

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

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

>>> # logits are of shape (batch_size, num_labels, height, width)
>>> logits = outputs.logits
```