# PP-DocLayoutV3

## 개요

**PP-DocLayoutV3**는 종합적인 레이아웃 분석을 위해 설계된 통합적이고 고효율적인 모델입니다. 기울어짐, 곡선, 불리한 조명과 같은 복잡한 물리적 왜곡의 문제를 해결하기 위해 인스턴스 분할과 읽기 순서 예측을 단일 엔드투엔드 프레임워크에 통합했습니다.

## 모델 아키텍처

PP-DocLayoutV3은 전통적인 검출 기반 접근 방식에서 RT-DETR 프레임워크를 기반으로 구축된 견고한 인스턴스 분할 아키텍처로 진화했습니다. 단순한 바운딩 박스 대신, 마스크 기반 검출 헤드를 사용하여 레이아웃 요소에 대해 픽셀 단위로 정확한 세그먼트를 예측합니다.

전작과 달리 PP-DocLayoutV3는 분리된 단계를 제거하고, Transformer decoder 레이어 내에 Global Pointer Mechanism을 직접 내장합니다. 이를 통해 모델은 단일 forward pass에서 분류 라벨, 정밀한 마스크, 논리적 읽기 순서를 동시에 출력할 수 있으며, 복잡한 문서 레이아웃에서 파싱 정밀도를 높이는 동시에 지연 시간을 크게 줄입니다.

## 사용

### 단일 입력 추론

아래 예제는 [Pipeline](/docs/transformers/main/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)을 사용하여 PP-DocLayoutV3로 텍스트를 생성하는 방법을 보여줍니다.

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector(image)
for idx, res in enumerate(results):
    print(f"Order {idx + 1}: {res}")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection

model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.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_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt").to(model.device)

outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=[image.size[::-1]])
for result in results:
    for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])):
        score, label = score.item(), label_id.item()
        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
        print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}")
```

### 배치 추론

PP-DocLayoutV3는 배치 추론도 지원합니다. [Pipeline](/docs/transformers/main/ko/main_classes/pipelines#transformers.Pipeline) 또는 [AutoModel](/docs/transformers/main/ko/model_doc/auto#transformers.AutoModel)을 사용하여 PP-DocLayoutV3로 배치 추론을 수행하는 방법은 다음과 같습니다:

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import pipeline

image = Image.open(requests.get("https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
layout_detector = pipeline("object-detection", model="PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors")
results = layout_detector([image, image])
for result in results:
    print("result:")
    for idx, res in enumerate(result):
        print(f"Order {idx + 1}: {res}")
```

```python
import requests
from PIL import Image

from transformers import AutoImageProcessor, AutoModelForObjectDetection

model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
model = AutoModelForObjectDetection.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_layout_demo.jpg", stream=True).raw)
inputs = image_processor(images=[image, image], return_tensors="pt").to(model.device)
target_sizes = [image.size[::-1], image.size[::-1]]

outputs = model(**inputs)
results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=target_sizes)
for result in results:
    print("result:")
    for idx, (score, label_id, box, polygon_points) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"], result["polygon_points"])):
        score, label = score.item(), label_id.item()
        box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
        print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}, score: {score:.2f}, box: {box}, polygon_points: {polygon_points}")
```

## PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]]

#### transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection(config: PPDocLayoutV3Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2020)

**매개변수:**

config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

PP-DocLayoutV3 모델(백본과 인코더-디코더로 구성)은 읽기 순서에 따라 정렬된 바운딩 박스와 로짓을 출력하며, 이는 점수와 클래스로 더 이상 복호화됩니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L2038)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 `image_processor_class`를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 `image_processor_class.__call__`를 참조하세요 (`processor_class`는 이미지 처리에 `image_processor_class`를 사용합니다).

pixel_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, height, width)`, *선택 사항*) : 패딩 픽셀 값에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - 실제 픽셀(즉, **마스크되지 않은** 픽셀)은 1, - 패딩 픽셀(즉, **마스크된** 픽셀)은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

encoder_outputs (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : (`last_hidden_state`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`) `last_hidden_state`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.

labels (`list[Dict]` of len `(batch_size,)`, *optional*) : 이분 매칭 손실을 계산하기 위한 라벨. 딕셔너리의 목록으로, 각 딕셔너리는 최소한 다음 2개의 키를 포함해야 합니다: 'class_labels'와 'boxes' (배치 내 이미지의 클래스 라벨과 바운딩 박스). 클래스 라벨 자체는 len이 `(number of bounding boxes in the image,)`인 `torch.LongTensor`여야 하고, boxes는 shape이 `(number of bounding boxes in the image, 4)`인 `torch.Tensor`여야 합니다.

**반환값:** `PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`PPDocLayoutV3ForObjectDetectionOutput` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우)로, 구성(`None`)과 입력에 따라 다양한 요소를 포함합니다.

[PPDocLayoutV3ForObjectDetection](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3ForObjectDetection)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, num_classes + 1)`) -- 모든 query에 대한 분류 logits(no-object 포함).
- **pred_boxes** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, 4)`) -- 모든 쿼리에 대한 정규화된 박스 좌표로, (center_x, center_y, width, height)로 표현됩니다. 이 값들은 배치 내 각 개별 이미지의 크기에 대해 [0, 1] 범위로 정규화되어 있습니다(가능한 패딩은 무시). `post_process_object_detection()`를 사용하여 정규화되지 않은(절대) 바운딩 박스를 가져올 수 있습니다.
- **order_logits** (shape가 `(batch_size, num_queries, num_queries)`인 `torch.Tensor`의 `tuple`) -- 디코더의 최종 레이어의 순서 로짓입니다.
- **out_masks** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, height, width)`) -- decoder의 최종 레이어 마스크입니다.
- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스.
- **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- 중간 hidden states의 스택 (decoder의 각 레이어 출력).
- **intermediate_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, config.num_labels)`) -- 스택된 중간 logits (decoder의 각 레이어의 logits).
- **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- decoder의 각 레이어의 reference point를 스택한 중간 reference point
- **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- 디코더의 각 레이어에서 예측된 코너를 스택한 중간 예측 코너.
- **initial_reference_points** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- 스택된 초기 참조 점(decoder의 각 레이어의 초기 참조 점).
- **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩, shape가 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`인 `torch.Tensor` 튜플.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`일 때 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) -- 모델 인코더의 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
- **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`일 때 반환됩니다) -- `torch.Tensor`의 튜플 (임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 1개)로, shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플이며, shape은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  인코더의 어텐션 가중치입니다. 어텐션 softmax 이후에 self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다.
- **init_reference_points** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, 4)`) -- Transformer decoder를 통해 전달되는 초기 reference points.
- **enc_topk_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *선택 사항*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환됨) -- 인코더에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 로짓입니다.
- **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, 4)`, *선택 사항*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환됨) -- 인코더에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 로짓.
- **enc_outputs_class** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *선택*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환됨) -- 첫 번째 단계에서 상위 `config.two_stage_num_proposals`개 점수의 바운딩 박스가 영역 제안으로 선택되는 예측된 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, 전경과 배경)의 출력입니다.
- **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, 4)`, *선택*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환) -- 첫 번째 단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits.
- **denoising_meta_values** (`dict`, *선택 사항*) -- 디노이징 관련 값에 대한 추가 사전

예:

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

>>> url = "https://huggingface.co/datasets/hf-internal-testing/transformers-synthetic-assets/resolve/main/images/paddle_layout_demo.jpg"
>>> with httpx.stream("GET", url) as response:
...     image = Image.open(BytesIO(response.read()))

>>> model_path = "PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors"
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(model_path)
>>> model = AutoModelForObjectDetection.from_pretrained(model_path)

>>> # prepare image for the model
>>> inputs = image_processor(images=[image], return_tensors="pt")

>>> # forward pass
>>> outputs = model(**inputs)

>>> # convert outputs (bounding boxes and class logits) to Pascal VOC format (xmin, ymin, xmax, ymax)
>>> results = image_processor.post_process_object_detection(outputs, target_sizes=torch.tensor([image.size[::-1]]))

>>> # print outputs
>>> for result in results:
...     for idx, (score, label_id, box) in enumerate(zip(result["scores"], result["labels"], result["boxes"])):
...         score, label = score.item(), label_id.item()
...         box = [round(i, 2) for i in box.tolist()]
...         print(f"Order {idx + 1}: {model.config.id2label[label]}: {score:.2f} {box}")
Order 1: text: 0.99 [334.95, 184.78, 897.25, 654.83]
Order 2: paragraph_title: 0.97 [337.28, 683.92, 869.16, 798.35]
Order 3: text: 0.99 [335.75, 842.82, 892.13, 1454.32]
Order 4: text: 0.99 [920.18, 185.28, 1476.38, 464.49]
Order 5: text: 0.98 [920.47, 483.68, 1480.63, 765.72]
Order 6: text: 0.98 [920.62, 846.8, 1482.09, 1220.67]
Order 7: text: 0.97 [920.92, 1239.41, 1469.55, 1378.02]
Order 8: footnote: 0.86 [335.03, 1614.68, 1483.33, 1731.73]
Order 9: footnote: 0.83 [334.64, 1756.74, 1471.78, 1845.69]
Order 10: text: 0.81 [336.8, 1910.52, 661.64, 1939.92]
Order 11: footnote: 0.96 [336.24, 2114.42, 1450.14, 2172.12]
Order 12: number: 0.88 [106.0, 2257.5, 135.84, 2282.18]
Order 13: footer: 0.93 [338.4, 2255.52, 986.15, 2284.37]
```

## PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]]

#### transformers.PPDocLayoutV3Model[[transformers.PPDocLayoutV3Model]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3Model(config: PPDocLayoutV3Config)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1583)

**매개변수:**

config ([PPDocLayoutV3Config](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Config)) : 모델의 모든 매개변수를 포함하는 모델 구성 클래스입니다. 구성 파일로 초기화하는 것은 모델과 관련된 가중치를 로드하지 않으며, 구성 정보만 로드합니다. 모델 가중치를 로드하려면 [from_pretrained()](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel.from_pretrained) 메서드를 확인하세요.

backbone과 encoder-decoder로 구성된 PP-DocLayoutV3 Model은 상단에 head가 없이 raw hidden states를 출력합니다.

이 모델은 [PreTrainedModel](/docs/transformers/main/ko/main_classes/model#transformers.PreTrainedModel)에서 상속됩니다. 라이브러리가 모든 모델에 대해 구현하는 일반적 메서드(다운로드 또는 저장, 입력 임베딩 크기 조정, 헤드 프루닝 등)에 대해서는 상위 클래스 문서를 확인하세요.

이 모델은 또한 PyTorch [torch.nn.Module](https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#torch.nn.Module)의 하위 클래스입니다. 일반적인 PyTorch Module처럼 사용하며, 일반적인 사용법과 동작에 관한 모든 사항은 PyTorch 문서를 참조하세요.

#### forward[[transformers.PPDocLayoutV3Model.forward]]

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

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/modeling_pp_doclayout_v3.py#L1720)

**매개변수:**

pixel_values (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_channels, image_size, image_size)`) : 입력 이미지에 해당하는 텐서입니다. 픽셀 값은 `image_processor_class`를 사용하여 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 `image_processor_class.__call__`를 참조하세요 (`processor_class`는 이미지 처리에 `image_processor_class`를 사용합니다).

pixel_mask (`torch.LongTensor`, shape `(batch_size, height, width)`, *선택 사항*) : 패딩 픽셀 값에 대한 attention을 수행하지 않도록 하는 마스크. `[0, 1]`에서 선택된 마스크 값: - 실제 픽셀(즉, **마스크되지 않은** 픽셀)은 1, - 패딩 픽셀(즉, **마스크된** 픽셀)은 0. [attention 마스크란?](../glossary#attention-mask)

encoder_outputs (`torch.Tensor`, *선택 사항*) : (`last_hidden_state`, *선택 사항*: `hidden_states`, *선택 사항*: `attentions`) `last_hidden_state`의 shape은 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*)이며, 인코더의 마지막 레이어 출력에서 생성된 hidden-states의 시퀀스입니다. 디코더의 cross-attention에 사용됩니다.

labels (`list[Dict]` of len `(batch_size,)`, *optional*) : 이분 매칭 손실을 계산하기 위한 라벨. 딕셔너리의 목록으로, 각 딕셔너리는 최소한 다음 2개의 키를 포함해야 합니다: 'class_labels'와 'boxes' (배치 내 이미지의 클래스 라벨과 바운딩 박스). 클래스 라벨 자체는 len이 `(number of bounding boxes in the image,)`인 `torch.LongTensor`여야 하고, boxes는 shape이 `(number of bounding boxes in the image, 4)`인 `torch.Tensor`여야 합니다.

**반환값:** `PPDocLayoutV3ModelOutput` 또는 `tuple(torch.Tensor)`

`None` 및 입력에 따라 구성이 달라지는 여러 요소로 구성된 `PPDocLayoutV3ModelOutput` 또는 `torch.Tensor`의 튜플(`return_dict=False`가 전달되거나 `config.return_dict=False`인 경우).

[PPDocLayoutV3Model](/docs/transformers/main/ko/model_doc/pp_doclayout_v3#transformers.PPDocLayoutV3Model)의 forward 메서드는 `__call__` 특수 메서드를 오버라이드합니다.

`Module` 인스턴스는 전처리 및 후처리 단계를 실행하는 것을 처리하지만, 이 함수는 해당 단계를 조용히 무시하므로, 순전파(forward pass) 레시피를 이 함수 내에서 정의해야 하더라도 이후에는 이 함수 대신 `Module` 인스턴스를 호출해야 합니다.

- **last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, hidden_size)`) -- 모델의 decoder 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스.
- **intermediate_hidden_states** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, hidden_size)`) -- 중간 hidden states의 스택 (decoder의 각 레이어 출력).
- **intermediate_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, sequence_length, config.num_labels)`) -- 스택된 중간 logits (decoder의 각 레이어의 logits).
- **intermediate_reference_points** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- decoder의 각 레이어의 reference point를 스택한 중간 reference point
- **intermediate_predicted_corners** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, num_queries, 4)`) -- 디코더의 각 레이어에서 예측된 코너를 스택한 중간 예측 코너.
- **initial_reference_points** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, num_queries, 4)`) -- 첫 번째 decoder layer에서 사용되는 초기 reference points.
- **decoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`인 경우 반환) -- shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`인 `torch.Tensor`의 튜플 (모델에 임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력 1개 + 각 레이어의 출력 1개).

  각 레이어의 출력에서 디코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **decoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택 사항*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩, shape가 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`인 `torch.Tensor` 튜플.

  self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는, attention softmax 이후의 decoder의 attention 가중치입니다.
- **cross_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되거나 `config.output_attentions=True`일 때 반환) -- 각 레이어마다 하나씩 포함된 `torch.Tensor`의 튜플로, shape는 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  decoder의 cross-attention 레이어에서 attention softmax를 적용한 후, cross-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용되는 attention 가중치입니다.
- **encoder_last_hidden_state** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`, *선택 사항*) -- 모델 인코더의 마지막 레이어 출력의 hidden-state 시퀀스입니다.
- **encoder_hidden_states** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택 사항*, `output_hidden_states=True`가 전달되거나 `config.output_hidden_states=True`일 때 반환됩니다) -- `torch.Tensor`의 튜플 (임베딩 레이어가 있는 경우 임베딩 출력용 1개 + 각 레이어의 출력용 1개)로, shape가 `(batch_size, sequence_length, hidden_size)`입니다.

  각 레이어의 출력에서 인코더의 Hidden-states와 초기 임베딩 출력을 더한 값.
- **encoder_attentions** (`tuple[torch.Tensor]`, *선택*, `output_attentions=True`가 전달되었거나 `config.output_attentions=True`인 경우 반환) -- 각 레이어에 하나씩 포함된 `torch.Tensor` 튜플이며, shape은 `(batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length)`입니다.

  인코더의 어텐션 가중치입니다. 어텐션 softmax 이후에 self-attention 헤드에서 가중 평균을 계산하는 데 사용됩니다.
- **init_reference_points** (shape가 `(batch_size, num_queries, 4)`인 `torch.Tensor`) -- Transformer decoder를 통해 전달되는 초기 참조점.
- **enc_topk_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`) -- 인코더 단계에서 상위 `config.two_stage_num_proposals` 점수를 가진 바운딩 박스가 리전 제안으로 선택되는 예측된 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, 포그라운드와 배경)의 출력입니다.
- **enc_topk_bboxes** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, 4)`) -- 인코더 단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 로짓.
- **enc_outputs_class** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, config.num_labels)`, *선택*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환됨) -- 첫 번째 단계에서 상위 `config.two_stage_num_proposals`개 점수의 바운딩 박스가 영역 제안으로 선택되는 예측된 바운딩 박스 점수입니다. 바운딩 박스 이진 분류(즉, 전경과 배경)의 출력입니다.
- **enc_outputs_coord_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, sequence_length, 4)`, *선택*, `config.with_box_refine=True`이고 `config.two_stage=True`일 때 반환) -- 첫 번째 단계에서 예측된 바운딩 박스 좌표의 logits.
- **denoising_meta_values** (`dict`, *선택 사항*) -- 노이즈 제거 관련 값에 대한 추가 사전입니다.
- **out_order_logits** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, config.num_queries)`) -- 스택된 order logits(디코더의 각 레이어의 order logits).
- **out_masks** (`torch.Tensor`, shape `(batch_size, config.decoder_layers, config.num_queries, 200, 200)`) -- 스택된 마스크(디코더의 각 레이어별 마스크).

예:

```python
>>> from transformers import AutoImageProcessor, PPDocLayoutV2Model
>>> 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("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")
>>> model = PPDocLayoutV2Model.from_pretrained("PekingU/PPDocLayoutV2_r50vd")

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

>>> outputs = model(**inputs)

>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 300, 256]
```

## PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]]

#### transformers.PPDocLayoutV3Config[[transformers.PPDocLayoutV3Config]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3Config(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, 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, is_encoder_decoder: bool = True, initializer_range: float = 0.01, initializer_bias_prior_prob: float | None = None, layer_norm_eps: float = 1e-05, batch_norm_eps: float = 1e-05, tie_word_embeddings: bool = True, backbone_config: dict | transformers.configuration_utils.PreTrainedConfig | None = None, freeze_backbone_batch_norms: bool = True, encoder_hidden_dim: int = 256, encoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (512, 1024, 2048), feat_strides: list[int] | tuple[int, ...] = (8, 16, 32), encoder_layers: int = 1, encoder_ffn_dim: int = 1024, encoder_attention_heads: int = 8, dropout: float | int = 0.0, activation_dropout: float | int = 0.0, encode_proj_layers: list[int] | tuple[int, ...] = (2,), positional_encoding_temperature: int = 10000, encoder_activation_function: str = 'gelu', activation_function: str = 'silu', eval_size: int | None = None, normalize_before: bool = False, hidden_expansion: float = 1.0, mask_feature_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (64, 64), x4_feat_dim: int = 128, d_model: int = 256, num_prototypes: int = 32, label_noise_ratio: float = 0.4, box_noise_scale: float = 0.4, mask_enhanced: bool = True, num_queries: int = 300, decoder_in_channels: list[int] | tuple[int, ...] = (256, 256, 256), decoder_ffn_dim: int = 1024, num_feature_levels: int = 3, decoder_n_points: int = 4, decoder_layers: int = 6, decoder_attention_heads: int = 8, decoder_activation_function: str = 'relu', attention_dropout: float | int = 0.0, num_denoising: int = 100, learn_initial_query: bool = False, anchor_image_size: int | None = None, disable_custom_kernels: bool = True, global_pointer_head_size: int = 64, gp_dropout_value: float | int = 0.1)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/configuration_pp_doclayout_v3.py#L30)

**매개변수:**

is_encoder_decoder (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델이 인코더/디코더로 사용되는지 여부.

initializer_range (`float`, *선택 사항*, 기본값 `0.01`) : 모든 가중치 행렬을 초기화하는 truncated_normal_initializer의 표준 편차입니다.

initializer_bias_prior_prob (`float`, *선택 사항*) : `enc_score_head`와 `class_embed`의 bias를 초기화하는 데 사용되는 bias initializer의 사전 확률입니다. `None`인 경우, 모델 가중치를 초기화할 때 `prior_prob`가 `prior_prob = 1 / (num_labels + 1)`로 계산됩니다.

layer_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : layer normalization 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

batch_norm_eps (`float`, *선택 사항*, 기본값 `1e-05`) : 배치 정규화 레이어에서 사용되는 epsilon 값입니다.

tie_word_embeddings (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 모델의 `tied_weights_keys` 매핑에 따라 가중치 임베딩을 묶을지 여부.

backbone_config (`Union[dict, ~configuration_utils.PreTrainedConfig]`, *선택*) : 백본 모델의 구성입니다.

freeze_backbone_batch_norms (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 백본의 배치 정규화 레이어를 고정할지 여부.

encoder_hidden_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 숨겨진 표현의 차원.

encoder_in_channels (`list`, *선택 사항*, 기본값 `[512, 1024, 2048]`) : 인코더에 입력되는 다단계 특징.

feat_strides (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[8, 16, 32]`) : 각 feature map에서 사용되는 strides입니다.

encoder_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1`) : Transformer 인코더의 숨겨진 레이어 수. 설정되지 않으면 `num_layers`와 동일한 값을 사용합니다.

encoder_ffn_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 `1024`) : 인코더의 "중간"(일반적으로 feed-forward라고도 함) 레이어의 차원.

encoder_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer 인코더의 각 어텐션 레이어에 사용할 어텐션 헤드 수입니다.

dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : 모든 dropout 레이어에 적용되는 비율입니다.

activation_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : 완전 연결 계층 내부 활성화에 적용되는 dropout 비율입니다.

encode_proj_layers (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[2]`) : 인코더에서 사용할 투영된 레이어의 인덱스입니다.

positional_encoding_temperature (`int`, *선택 사항*, 기본값 10000) : 위치 인코딩을 생성하는 데 사용되는 temperature 파라미터입니다.

encoder_activation_function (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"gelu"`) : 인코더와 풀러에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 문자열인 경우 `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, `"gelu_new"`가 지원됩니다.

activation_function (`str`, *선택 사항*, 기본값 `silu`) : 디코더에서 사용되는 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 예를 들어, `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"` 등이 있습니다.

eval_size (`tuple[int, int]`, *선택 사항*) : 스트라이드를 고려한 후 위치 임베딩의 유효 높이를 계산하는 데 사용되는 높이와 너비.

normalize_before (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : transformer 인코더 레이어에서 self-attention 및 feed-forward 모듈 적용 전에 layer normalization을 적용할지 여부를 결정합니다.

hidden_expansion (`float`, *선택 사항*, 기본값 1.0) : RepVGGBlock과 CSPRepLayer의 차원 크기를 확장하는 확장 비율입니다.

mask_feature_channels (`list[int]`, *선택 사항*, 기본값 `[64, 64]`) : 마스크 강화용 멀티레벨 특징의 채널 수입니다.

x4_feat_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 128) : x4 feature map의 차원입니다.

d_model (`int`, *선택 사항*, 기본값 256) : 하이브리드 인코더를 제외한 레이어의 차원입니다.

num_prototypes (`int`, *선택 사항*, 기본값 32) : mask query head를 제외한 레이어의 차원입니다.

label_noise_ratio (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.4) : 랜덤 노이즈를 추가할 디노이징 레이블의 비율입니다.

box_noise_scale (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.4) : 바운딩 박스에 추가할 노이즈의 스케일 또는 크기.

mask_enhanced (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 강화된 마스크드 어텐션을 사용할지 여부.

num_queries (`int`, *선택 사항*, 기본값 300) : 객체 쿼리의 수.

decoder_in_channels (`list`, *선택 사항*, 기본값 `[256, 256, 256]`) : 디코더의 다단계 특징 차원

decoder_ffn_dim (`int`, *선택 사항*, 기본값 1024) : 디코더의 "중간" (일반적으로 feed-forward라고도 함) 레이어의 차원.

num_feature_levels (`int`, *선택 사항*, 기본값 3) : 입력 특징 레벨의 수입니다.

decoder_n_points (`int`, *선택 사항*, 기본값 4) : 디코더의 각 어텐션 헤드에서 각 특징 레벨당 샘플링된 키의 수입니다.

decoder_layers (`int`, *선택 사항*, 기본값 `6`) : Transformer decoder의 숨겨진 레이어 수입니다. 설정하지 않으면 `num_layers`와 동일한 값을 사용합니다.

decoder_attention_heads (`int`, *선택 사항*, 기본값 `8`) : Transformer decoder의 각 attention layer에 사용할 attention head의 수입니다.

decoder_activation_function (`str`, *선택 사항*, 기본값 `"relu"`) : 디코더의 비선형 활성화 함수(함수 또는 문자열). 문자열인 경우 `"gelu"`, `"relu"`, `"silu"`, `"gelu_new"`가 지원됩니다.

attention_dropout (`Union[float, int]`, *선택 사항*, 기본값 `0.0`) : attention 확률에 적용할 dropout 비율입니다.

num_denoising (`int`, *선택 사항*, 기본값 100) : 대조적 노이즈 제거에 사용할 노이즈 제거 작업 또는 쿼리의 총 개수입니다.

learn_initial_query (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `False`) : 학습 중에 디코더의 초기 쿼리 임베딩을 학습할지 여부를 나타냅니다

anchor_image_size (`tuple[int, int]`, *선택 사항*) : 평가 중에 바운딩 박스 앵커를 생성하는 데 사용되는 입력 이미지의 높이와 너비입니다. None인 경우 자동 앵커 생성이 적용됩니다.

disable_custom_kernels (`bool`, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 커스텀 커널을 비활성화할지 여부.

global_pointer_head_size (`int`, *선택 사항*, 기본값 64) : 전역 포인터 헤드의 크기입니다.

gp_dropout_value (`float`, *선택 사항*, 기본값 0.1) : 전역 포인터 헤드에서 드롭아웃 확률입니다.

PPDocLayoutV3Model의 구성을 저장하기 위한 구성 클래스입니다. 지정된 인자에 따라 Pp Doclayout V3 모델을 초기화하여 모델 아키텍처를 정의하는 데 사용됩니다. 기본값으로 구성을 초기화하면 [PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors](https://huggingface.co/PaddlePaddle/PP-DocLayoutV3_safetensors)와 유사한 구성이 생성됩니다.

Configuration 객체는 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)를 상속하며, 모델 출력을 제어하는 데 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [PreTrainedConfig](/docs/transformers/main/ko/main_classes/configuration#transformers.PreTrainedConfig)의 문서를 참고하세요.

예:

```python
>>> from transformers import PPDocLayoutV3Config, PPDocLayoutV3ForObjectDetection

>>> # Initializing a PP-DocLayoutV3 configuration
>>> configuration = PPDocLayoutV3Config()

>>> # Initializing a model (with random weights) from the configuration
>>> model = PPDocLayoutV3ForObjectDetection(configuration)

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

## PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]]

#### transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor]]

```python
transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor(**kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/models/pp_doclayout_v3/image_processing_pp_doclayout_v3.py#L40)

**매개변수:**

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 리사이즈할지 여부.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*, 기본값 `{'height' : 800, 'width': 800}`): 모델에 입력되는 최대 차원을 설명합니다.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 설정할지 여부.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*, 기본값 `3`) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `0.00392156862745098`) : `do_rescale`이 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `True`) : 이미지를 정규화할지 여부.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[0, 0, 0]`) : 정규화에 사용할 이미지 평균입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값은 `[1, 1, 1]`) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차입니다. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택 사항*, 기본값 `256`) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정되면 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *optional*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다. `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

`'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다. --

PPDocLayoutV3ImageProcessor 이미지 프로세서를 생성합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*): 이미지 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 여기에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다: https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157 image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*): 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

#### preprocess[[transformers.PPDocLayoutV3ImageProcessor.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']], *args, image_like_kwargs: dict[str, typing.Any] | None = None, **kwargs: *<class 'transformers.processing_utils.ImagesKwargs'>)
```

[소스](https://github.com/huggingface/transformers/blob/main/src/transformers/image_processing_utils.py#L382)

**매개변수:**

images (`Union[PIL.Image.Image, numpy.ndarray, torch.Tensor, list[PIL.Image.Image], list[numpy.ndarray], list[torch.Tensor]]`) : 전처리할 이미지. 픽셀 값이 0에서 255 범위로 이루어진 단일 이미지 또는 배치 이미지를 기대합니다. 픽셀 값이 0에서 1 범위로 이루어진 이미지를 전달하는 경우 `do_rescale=False`로 설정하세요.

image_like_kwargs (`dict[str, Any]`, *선택*) : 추가 이미지 형식 입력을 전처리할 때 사용하는 개발자 플래그입니다. 입력을 kwarg로 전달하는 것이 작동하지 않을 때만 사용하세요. 예를 들어, `preprocess(images, masks=masks)`가 권장되는 방식이지만 일부 모델에서는 인자 우선순위 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우 대신 `preprocess(images, image_like_inputs={"masks": masks})`를 사용할 수 있습니다.

do_convert_rgb (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 RGB로 변환할지 여부.

do_resize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 리사이즈할지 여부.

size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 모델의 최대 입력 차원을 설명합니다.

default_to_square (`bool`, *kwargs*, *선택*) : size가 int인 경우 리사이즈 시 정사각형 이미지로 기본 설정할지 여부.

crop_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : `center_crop`를 적용한 후의 출력 이미지 크기.

resample (`Annotated[Union[int, PILImageResampling, NoneType], None]`, *kwargs*) : 이미지를 리사이즈할 때 사용할 리샘플링 필터입니다. `PILImageResampling` enum 중 하나를 사용할 수 있습니다. `do_resize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_rescale (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 다시 스케일링할지 여부.

rescale_factor (`float`, *kwargs*, *선택*) : `do_rescale`가 `True`로 설정된 경우 이미지를 재조정하는 데 사용되는 재조정 계수입니다.

do_normalize (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 정규화할지 여부.

image_mean (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 평균값. `do_normalize`이 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

image_std (`Union[float, list[float], tuple[float, ...]]`, *kwargs*, *선택*) : 정규화에 사용할 이미지 표준 편차. `do_normalize`가 `True`로 설정된 경우에만 효과가 있습니다.

do_pad (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 패딩할지 여부입니다. 패딩은 배치 내 가장 큰 크기로 수행하거나, 이미지마다 고정된 정사각형 크기로 수행합니다. 정확한 패딩 전략은 모델에 따라 달라집니다.

pad_size (`Annotated[int | list[int] | tuple[int, ...] | dict[str, int] | None, None]`, *kwargs*) : 이미지를 패딩할 `{"height": int, "width" int}` 크기를 지정합니다. 전처리용으로 제공된 모든 이미지 크기보다 커야 합니다. `pad_size`가 제공되지 않으면, 이미지는 배치 내 가장 큰 높이와 너비로 패딩됩니다. `do_pad=True.`일 때만 적용됩니다.

do_center_crop (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지를 중앙 크롭할지 여부.

data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : `ChannelDimension.FIRST`만 지원됩니다. 느린 프로세서와의 호환성을 위해 추가되었습니다.

input_data_format (`Union[str, ~image_utils.ChannelDimension]`, *kwargs*, *선택*) : 입력 이미지의 채널 차원 형식입니다. 설정하지 않으면 입력 이미지에서 채널 차원 형식을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다: - `"channels_first"` 또는 `ChannelDimension.FIRST`: (num_channels, height, width) 형식의 이미지. - `"channels_last"` 또는 `ChannelDimension.LAST`: (height, width, num_channels) 형식의 이미지. - `"none"` 또는 `ChannelDimension.NONE`: (height, width) 형식의 이미지.

device (`Annotated[Union[str, torch.device, NoneType], None]`, *kwargs*) : 비디오를 처리할 장치입니다. 설정되지 않은 경우, 입력 비디오에서 장치를 추론합니다.

return_tensors (`Annotated[str | ~utils.generic.TensorType | None, None]`, *kwargs*) : `'pt'`로 설정된 경우 스택된 텐서를 반환하고, 그렇지 않으면 텐서 목록을 반환합니다.

disable_grouping (`bool`, *kwargs*, *선택*) : 이미지의 크기에 따른 그룹화를 비활성화하여 이미지를 배치 대신 개별적으로 처리할지 여부입니다. None인 경우, 이미지가 CPU에 있으면 True, 그렇지 않으면 False로 설정됩니다. 이 선택은 https://github.com/huggingface/transformers/pull/38157에 자세히 설명된 경험적 관찰에 기반합니다.

image_seq_length (`int`, *kwargs*, *선택*) : 입력의 각 이미지에 사용할 이미지 토큰의 수입니다. 하위 호환성을 위해 추가되었지만, 향후 모델에서는 프로세서 속성으로 설정해야 합니다.

**반환값:** `~image_processing_base.BatchFeature`

- **data** (`dict`) -- __call__ 메서드가 반환하는 리스트/배열/텐서 딕셔너리('pixel_values' 등).
- **tensor_type** (`Union[None, str, TensorType]`, *선택 사항*) -- 초기화 시 PyTorch/Numpy 텐서에서 정수 목록을 변환하려면 여기에 tensor_type을 지정할 수 있습니다.

이미지 또는 이미지 배치(batch)를 전처리합니다.