MobileNet V2
概述
MobileNet 模型由 Mark Sandler、Andrew Howard、Menglong Zhu、Andrey Zhmoginov 和 Liang-Chieh Chen 在 MobileNetV2：反向残差和线性瓶颈 中提出。
论文摘要如下：
本文介绍了一种新的移动端架构 MobileNetV2，它在多个任务和基准测试中，以及跨不同模型尺寸的范围内，提高了移动端模型的最新性能。我们还描述了在名为 SSDLite 的新框架中，将这些移动端模型有效地应用于目标检测的方法。此外，我们还演示了如何通过 DeepLabv3 的简化版本（我们称之为 Mobile DeepLabv3）构建移动端语义分割模型。
MobileNetV2 架构基于反向残差结构，其中残差块的输入和输出是细长的瓶颈层，这与传统的残差模型相反，传统的残差模型在输入中使用扩展表示，MobileNetV2 使用轻量级的深度可分离卷积来过滤中间扩展层中的特征。此外，我们发现，为了保持表示能力，在窄层中去除非线性激活函数非常重要。我们证明了这一点可以提高性能，并提供了导致这种设计的直觉。最后，我们的方法允许将输入/输出域与变换的表达能力解耦，这为进一步分析提供了一个便捷的框架。我们在 ImageNet 分类、COCO 目标检测和 VOC 图像分割上衡量了我们的性能。我们评估了准确率、乘加运算次数（MAdd）和参数数量之间的权衡。
此模型由 matthijs 贡献。原始代码和权重可以在 此处（主模型） 和 此处（DeepLabV3+） 找到。
使用技巧
检查点命名为 mobilenet_v2_depth_size，例如 mobilenet_v2_1.0_224，其中 1.0 是深度乘数（有时也称为“alpha”或宽度乘数），224 是模型训练所用输入图像的分辨率。
即使检查点是在特定尺寸的图像上训练的，模型也可以处理任何尺寸的图像。支持的最小图像尺寸为 32x32。
可以使用 MobileNetV2ImageProcessor 来准备模型的图像。
可用的图像分类检查点是在 ImageNet-1k（也称为 ILSVRC 2012，包含 130 万张图像和 1000 个类别）上预训练的。但是，模型预测 1001 个类别：ImageNet 中的 1000 个类别加上一个额外的“背景”类别（索引为 0）。
分割模型使用 DeepLabV3+ 头。可用的语义分割检查点是在 PASCAL VOC 上预训练的。
原始 TensorFlow 检查点使用与 PyTorch 不同的填充规则，这要求模型在推理时确定填充量，因为这取决于输入图像的大小。要使用原生 PyTorch 填充行为，请创建一个具有
tf_padding = False的 MobileNetV2Config。
不支持的功能
MobileNetV2Model 输出最后一个隐藏状态的全局池化版本。在原始模型中，可以使用具有固定 7x7 窗口和步长 1 的平均池化层，而不是全局池化。对于大于推荐图像尺寸的输入，这会产生大于 1x1 的池化输出。Hugging Face 实现不支持此功能。
原始 TensorFlow 检查点包含量化模型。我们不支持这些模型，因为它们包含额外的“FakeQuantization”操作来取消量化权重。
通常会提取索引 10 和 13 处扩展层的输出，以及最终 1x1 卷积层的输出，用于下游目的。使用
output_hidden_states=True将返回所有中间层的输出。目前无法将其限制到特定层。DeepLabV3+ 分割头不使用来自骨干网络的最终卷积层，但此层仍会计算。目前无法告诉 MobileNetV2Model 应运行到哪一层。
资源
以下列出了官方 Hugging Face 和社区（以 🌎 表示）资源，以帮助您开始使用 MobileNetV2。
- MobileNetV2ForImageClassification 受此 示例脚本 和 笔记本 支持。
- 另请参阅：图像分类任务指南
语义分割
如果您有兴趣提交要在此处包含的资源，请随时打开一个拉取请求，我们将对其进行审查！理想情况下，该资源应展示一些新内容，而不是重复现有资源。
MobileNetV2Config
类 transformers.MobileNetV2Config
< 源代码 >( num_channels = 3 image_size = 224 depth_multiplier = 1.0 depth_divisible_by = 8 min_depth = 8 expand_ratio = 6.0 output_stride = 32 first_layer_is_expansion = True finegrained_output = True hidden_act = 'relu6' tf_padding = True classifier_dropout_prob = 0.8 initializer_range = 0.02 layer_norm_eps = 0.001 semantic_loss_ignore_index = 255 **kwargs )
参数
- num_channels (
int，可选，默认为 3) — 输入通道数。 - image_size (
int，可选，默认为 224) — 每个图像的大小（分辨率）。 - depth_multiplier (
float，可选，默认为 1.0) — 缩小或扩展每一层中的通道数。默认值为 1.0，它以 32 个通道启动网络。有时也称为“alpha”或“宽度乘数”。 - depth_divisible_by (
int，可选，默认为 8) — 每一层的通道数始终是此数字的倍数。 - min_depth (
int，可选，默认为 8) — 所有层将至少具有这么多通道。 - expand_ratio (
float，可选，默认为 6.0) — 每个块中第一层的输出通道数是输入通道数乘以扩展比率。 - output_stride (
int，可选，默认为 32) — 输入和输出特征图的空间分辨率之间的比率。默认情况下，模型将输入尺寸缩小 32 倍。如果output_stride为 8 或 16，则模型在深度方向层上使用扩张卷积而不是常规卷积，这样特征图永远不会比输入图像小 8 倍或 16 倍。 - first_layer_is_expansion (
bool，可选，默认为True) — 如果第一个卷积层也是第一个扩展块的扩展层，则为 True。 - finegrained_output (
bool，可选，默认为True) — 如果为真，则即使depth_multiplier小于 1，最终卷积层中的输出通道数也将保持较大（1280）。 - hidden_act (
str或function，可选，默认为"relu6") — Transformer 编码器和卷积层中的非线性激活函数（函数或字符串）。 - initializer_range (
float，可选，默认为 0.02) — 初始化所有权重矩阵的 truncated_normal_initializer 的标准差。 - layer_norm_eps (
float，可选，默认为 0.001) — 层归一化层使用的 epsilon。 - semantic_loss_ignore_index (
int，可选，默认为 255) — 语义分割模型损失函数忽略的索引。
这是用于存储 MobileNetV2Model 配置的配置类。它用于根据指定的参数实例化 MobileNetV2 模型，定义模型架构。使用默认值实例化配置将产生与 MobileNetV2 google/mobilenet_v2_1.0_224 架构类似的配置。
配置对象继承自 PretrainedConfig，可用于控制模型输出。阅读 PretrainedConfig 中的文档以获取更多信息。
示例
>>> 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.configMobileNetV2FeatureExtractor
预处理
< 源代码 >( images: Union do_resize: Optional = None size: Dict = None resample: Resampling = None do_center_crop: bool = None crop_size: Dict = None do_rescale: Optional = None rescale_factor: Optional = None do_normalize: Optional = None image_mean: Union = None image_std: Union = None return_tensors: Union = None data_format: Union = <ChannelDimension.FIRST: 'channels_first'> input_data_format: Union = None )
参数
- images (
ImageInput) — 要预处理的图像。预期单个或批量的图像，像素值范围为 0 到 255。如果传入像素值介于 0 和 1 之间的图像，请设置do_rescale=False。 - do_resize (
bool, 可选，默认为self.do_resize) — 是否调整图像大小。 - size (
Dict[str, int], 可选，默认为self.size) — 调整大小后图像的大小。图像的最短边调整为 size[“shortest_edge”]，最长边调整为保持输入纵横比。 - resample (
PILImageResampling过滤器, 可选，默认为self.resample) — 如果调整图像大小，则使用PILImageResampling过滤器，例如PILImageResampling.BILINEAR。仅当do_resize设置为True时才有效。 - do_center_crop (
bool, 可选，默认为self.do_center_crop) — 是否对图像进行中心裁剪。 - crop_size (
Dict[str, int], 可选，默认为self.crop_size) — 中心裁剪的大小。仅当do_center_crop设置为True时才有效。 - do_rescale (
bool, 可选，默认为self.do_rescale) — 是否将图像值重新缩放至 [0 - 1] 之间。 - rescale_factor (
float, 可选，默认为self.rescale_factor) — 如果do_rescale设置为True，则用于重新缩放图像的缩放因子。 - do_normalize (
bool, 可选，默认为self.do_normalize) — 是否标准化图像。 - image_mean (
float或List[float], 可选，默认为self.image_mean) — 如果do_normalize设置为True，则使用图像均值。 - image_std (
float或List[float], 可选，默认为self.image_std) — 如果do_normalize设置为True，则使用图像标准差。 - input_data_format (
ChannelDimension或str, 可选) — 输入图像的通道维度格式。如果未设置，则从输入图像推断通道维度格式。可以是以下之一："channels_first"或ChannelDimension.FIRST：图像格式为 (num_channels, height, width)。"channels_last"或ChannelDimension.LAST：图像格式为 (height, width, num_channels)。"none"或ChannelDimension.NONE：图像格式为 (height, width)。
预处理图像或图像批次。
post_process_semantic_segmentation
< 源代码 >( outputs target_sizes: List = None ) → 语义分割
参数
- outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — 模型的原始输出。
- target_sizes (长度为
batch_size的List[Tuple], 可选) — 与每个预测的请求最终大小 (height, width) 对应的元组列表。如果未设置，则不会调整预测大小。
返回
semantic_segmentation
长度为 batch_size 的 List[torch.Tensor]，其中每个项目都是形状为 (height, width) 的语义分割图，对应于 target_sizes 条目（如果指定了 target_sizes）。每个 torch.Tensor 的每个条目对应于一个语义类别 ID。
将 MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割图。仅支持 PyTorch。
MobileNetV2ImageProcessor
类 transformers.MobileNetV2ImageProcessor
< 源代码 >( do_resize: bool = True size: Optional = None resample: Resampling = <Resampling.BILINEAR: 2> do_center_crop: bool = True crop_size: Dict = None do_rescale: bool = True rescale_factor: Union = 0.00392156862745098 do_normalize: bool = True image_mean: Union = None image_std: Union = None **kwargs )
参数
- do_resize (
bool, 可选，默认为True) — 是否将图像的 (height, width) 尺寸调整为指定的size。可以在preprocess方法中的do_resize中覆盖。 - size (
Dict[str, int]可选，默认为{"shortest_edge" -- 256})：调整大小后图像的大小。图像的最短边调整为 size[“shortest_edge”]，最长边调整为保持输入纵横比。可以在preprocess方法中通过size覆盖。 - resample (
PILImageResampling，可选，默认为PILImageResampling.BILINEAR) — 如果调整图像大小，则使用重采样过滤器。可以在preprocess方法中通过resample参数覆盖。 - do_center_crop (
bool，可选，默认为True) — 是否对图像进行中心裁剪。如果输入大小沿任何边小于crop_size，则用 0 填充图像，然后进行中心裁剪。可以在preprocess方法中通过do_center_crop参数覆盖。 - crop_size (
Dict[str, int]，可选，默认为{"height" -- 224, "width": 224})：应用中心裁剪时的所需输出大小。仅当do_center_crop设置为True时才有效。可以在preprocess方法中通过crop_size参数覆盖。 - do_rescale (
bool，可选，默认为True) — 是否按指定的比例rescale_factor重新缩放图像。可以在preprocess方法中通过do_rescale参数覆盖。 - rescale_factor (
int或float，可选，默认为1/255) — 如果重新缩放图像，则使用缩放因子。可以在preprocess方法中通过rescale_factor参数覆盖。 do_normalize — 是否标准化图像。可以在preprocess方法中通过do_normalize参数覆盖。 - image_mean (
float或List[float]，可选，默认为IMAGENET_STANDARD_MEAN) — 如果标准化图像，则使用均值。这是一个浮点数或长度等于图像通道数的浮点数列表。可以在preprocess方法中通过image_mean参数覆盖。 - image_std (
float或List[float]，可选，默认为IMAGENET_STANDARD_STD) — 如果标准化图像，则使用标准差。这是一个浮点数或长度等于图像通道数的浮点数列表。可以在preprocess方法中通过image_std参数覆盖。
构建 MobileNetV2 图像处理器。
预处理
< 源代码 >( images: Union do_resize: Optional = None size: Dict = None resample: Resampling = None do_center_crop: bool = None crop_size: Dict = None do_rescale: Optional = None rescale_factor: Optional = None do_normalize: Optional = None image_mean: Union = None image_std: Union = None return_tensors: Union = None data_format: Union = <ChannelDimension.FIRST: 'channels_first'> input_data_format: Union = None )
参数
- images (
ImageInput) — 要预处理的图像。预期为单个或一批像素值范围为 0 到 255 的图像。如果传入像素值介于 0 和 1 之间的图像，请将do_rescale设置为False。 - resample (
PILImageResampling过滤器，可选，默认为self.resample) — 如果调整图像大小，则使用PILImageResampling过滤器，例如PILImageResampling.BILINEAR。仅当do_resize设置为True时才有效。 - do_center_crop (
bool，可选，默认为self.do_center_crop) — 是否中心裁剪图像。 - crop_size (
Dict[str, int]，可选，默认为self.crop_size) — 中心裁剪的大小。仅当do_center_crop设置为True时才有效。 - do_rescale (
bool，可选，默认为self.do_rescale) — 是否将图像值重新缩放至 [0 - 1] 之间。 - rescale_factor (
float，可选，默认为self.rescale_factor) — 如果do_rescale设置为True，则用于重新缩放图像的重新缩放因子。 - do_normalize (
bool，可选，默认为self.do_normalize) — 是否标准化图像。 - image_mean (
float或List[float]，可选，默认为self.image_mean) — 如果do_normalize设置为True，则使用的图像均值。 - image_std (
float或List[float]，可选，默认为self.image_std) — 如果do_normalize设置为True，则使用的图像标准差。 - return_tensors (
str或TensorType，可选) — 要返回的张量类型。可以是以下之一：- 未设置：返回
np.ndarray列表。 TensorType.TENSORFLOW或'tf'：返回类型为tf.Tensor的批次。TensorType.PYTORCH或'pt'：返回类型为torch.Tensor的批次。TensorType.NUMPY或'np'：返回类型为np.ndarray的批次。TensorType.JAX或'jax'：返回类型为jax.numpy.ndarray的批次。
- 未设置：返回
预处理图像或图像批次。
post_process_semantic_segmentation
< 源代码 >( outputs target_sizes: List = None ) → 语义分割
参数
- outputs (MobileNetV2ForSemanticSegmentation) — 模型的原始输出。
- target_sizes (长度为
batch_size的List[Tuple], 可选) — 与每个预测所需的最终大小 (height, width) 对应的元组列表。如果未设置，则不会调整预测大小。
返回
semantic_segmentation
长度为 batch_size 的 List[torch.Tensor]，其中每个项目都是形状为 (height, width) 的语义分割图，对应于 target_sizes 条目（如果指定了 target_sizes）。每个 torch.Tensor 的每个条目对应于一个语义类别 ID。
将 MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的输出转换为语义分割图。仅支持 PyTorch。
MobileNetV2Model
类 transformers.MobileNetV2Model
< 源代码 >( config: MobileNetV2Config add_pooling_layer: bool = True )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件进行初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
不带任何特定头的基础 MobileNetV2 模型，输出原始隐藏状态。此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解所有与一般用法和行为相关的事项。
前向传播
< 源代码 >( pixel_values: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (形状为
(batch_size, num_channels, height, width)的torch.FloatTensor) — 像素值。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。
返回
transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.BaseModelOutputWithPoolingAndNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了return_dict=False 或当config.return_dict=False时），包含取决于配置(MobileNetV2Config)和输入的各种元素。
-
last_hidden_state (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 模型最后一层的输出处的隐藏状态序列。 -
pooler_output (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, hidden_size)) — 在对空间维度进行池化操作后最后一层的隐藏状态。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选, 当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，加上每一层的输出）形状为(batch_size, num_channels, height, width)。模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
MobileNetV2Model 的前向方法覆盖了__call__特殊方法。
尽管前向传递的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用Module实例而不是这个函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2Model
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image", trust_remote_code=True)
>>> image = dataset["test"]["image"][0]
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> model = MobileNetV2Model.from_pretrained("google/mobilenet_v2_1.0_224")
>>> inputs = image_processor(image, return_tensors="pt")
>>> with torch.no_grad():
... outputs = model(**inputs)
>>> last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
>>> list(last_hidden_states.shape)
[1, 1280, 7, 7]MobileNetV2ForImageClassification
类 transformers.MobileNetV2ForImageClassification
< 源代码 >( config: MobileNetV2Config )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，只会加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
在顶部具有图像分类头的 MobileNetV2 模型（在池化特征之上添加一个线性层），例如用于 ImageNet。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
前向传播
< 源代码 >( pixel_values: Optional = None output_hidden_states: Optional = None labels: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - return_dict (
bool, 可选) — 是否返回 ModelOutput 而不是普通元组。 - labels (
torch.LongTensor形状为(batch_size,), 可选) — 用于计算图像分类/回归损失的标签。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels == 1，则计算回归损失（均方误差损失）。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵损失）。
返回
transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.ImageClassifierOutputWithNoAttention 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或 config.return_dict=False），包含取决于配置 (MobileNetV2Config) 和输入的各种元素。
- loss (
torch.FloatTensor形状为(1,), 可选，在提供labels时返回) — 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。 - logits (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, config.num_labels)) — 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）分数（在 SoftMax 之前）。 - hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor), 可选，在传递output_hidden_states=True或config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，加上每个阶段的输出）形状为(batch_size, num_channels, height, width)。模型在每个阶段输出处的隐藏状态（也称为特征图）。
MobileNetV2ForImageClassification 的前向方法，覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用Module实例而不是这个函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForImageClassification
>>> import torch
>>> from datasets import load_dataset
>>> dataset = load_dataset("huggingface/cats-image", trust_remote_code=True)
>>> 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])
tabby, tabby catMobileNetV2ForSemanticSegmentation
class transformers.MobileNetV2ForSemanticSegmentation
< 源代码 >( config: MobileNetV2Config )
参数
- config (MobileNetV2Config) — 模型配置类，包含模型的所有参数。使用配置文件初始化不会加载与模型关联的权重，仅加载配置。查看 from_pretrained() 方法以加载模型权重。
带有语义分割头的 MobileNetV2 模型，例如用于 Pascal VOC。
此模型是 PyTorch torch.nn.Module 的子类。将其用作常规 PyTorch 模块，并参考 PyTorch 文档了解与一般用法和行为相关的所有事项。
前向传播
< 源代码 >( pixel_values: Optional = None labels: Optional = None output_hidden_states: Optional = None return_dict: Optional = None ) → transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
参数
- pixel_values (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, num_channels, height, width)) — 像素值。可以使用 AutoImageProcessor 获取像素值。有关详细信息，请参阅 MobileNetV2ImageProcessor.call()。 - output_hidden_states (
bool, 可选) — 是否返回所有层的隐藏状态。有关更多详细信息，请参阅返回张量中的hidden_states。 - <
- labels (
torch.LongTensor形状为(batch_size, height, width)，可选) — 用于计算损失的地面真实语义分割图。索引应在[0, ..., config.num_labels - 1]范围内。如果config.num_labels > 1，则计算分类损失（交叉熵）。
返回
transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput 或 tuple(torch.FloatTensor)
一个 transformers.modeling_outputs.SemanticSegmenterOutput 或一个 torch.FloatTensor 的元组（如果传递了 return_dict=False 或当 config.return_dict=False 时），包含根据配置 (MobileNetV2Config) 和输入而变化的各种元素。
-
loss (
torch.FloatTensor形状为(1,), 可选，在提供labels时返回) — 分类（或如果 config.num_labels==1 则为回归）损失。 -
logits (
torch.FloatTensor形状为(batch_size, config.num_labels, logits_height, logits_width)) — 每个像素的分类得分。返回的 logits 的大小不一定与作为输入传递的
pixel_values相同。这是为了避免进行两次插值并失去一些质量，因为用户需要将 logits 调整为原始图像大小作为后处理。您应该始终检查您的 logits 形状并根据需要调整大小。 -
hidden_states (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_hidden_states=True或当config.output_hidden_states=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（一个用于嵌入的输出，如果模型具有嵌入层，加上每个层的输出）形状为(batch_size, patch_size, hidden_size)。模型在每一层输出处的隐藏状态加上可选的初始嵌入输出。
-
attentions (
tuple(torch.FloatTensor)，可选，当传递output_attentions=True或当config.output_attentions=True时返回) —torch.FloatTensor的元组（每个层一个）形状为(batch_size, num_heads, patch_size, sequence_length)。注意力 softmax 之后的注意力权重，用于计算自注意力头中的加权平均值。
MobileNetV2ForSemanticSegmentation 的前向方法覆盖了 __call__ 特殊方法。
尽管前向传递的流程需要在此函数中定义，但之后应该调用Module实例而不是这个函数，因为前者负责运行预处理和后处理步骤，而后者会默默地忽略它们。
示例
>>> from transformers import AutoImageProcessor, MobileNetV2ForSemanticSegmentation
>>> from PIL import Image
>>> import requests
>>> url = "http://images.cocodataset.org/val2017/000000039769.jpg"
>>> image = Image.open(requests.get(url, stream=True).raw)
>>> 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