Pix2struct Large

🚀 Pix2Struct - 预训练权重 - 大版本模型卡片

Pix2Struct是一个图像编码器 - 文本解码器模型，它基于图像 - 文本对进行训练，可用于多种任务，如图像描述和视觉问答，为视觉语言理解提供了强大支持。

🚀 快速开始

模型简介

本模型是Pix2Struct的预训练版本，仅用于微调目的。

目录

0. 简要说明
1. 使用模型
2. 贡献者
3. 引用信息

✨ 主要特性

简要说明

Pix2Struct是一个图像编码器 - 文本解码器模型，针对各种任务在图像 - 文本对上进行训练，包括图像描述和视觉问答。可用模型的完整列表可在论文的表1中找到：

该模型的摘要指出：

视觉情境语言无处不在 —— 其来源范围广泛，从带有图表的教科书到带有图像和表格的网页，再到带有按钮和表单的移动应用程序。也许由于这种多样性，先前的工作通常依赖于特定领域的方法，底层数据、模型架构和目标的共享有限。我们提出了Pix2Struct，这是一种用于纯视觉语言理解的预训练图像到文本模型，可在包含视觉情境语言的任务上进行微调。Pix2Struct通过学习将网页的掩码屏幕截图解析为简化的HTML进行预训练。网络中丰富的视觉元素清晰地反映在HTML结构中，为预训练数据提供了大量来源，非常适合下游任务的多样性。直观地说，这个目标包含了常见的预训练信号，如OCR、语言建模、图像描述。除了新颖的预训练策略，我们还引入了可变分辨率的输入表示以及语言和视觉输入的更灵活集成，其中诸如问题之类的语言提示直接呈现在输入图像之上。我们首次表明，单个预训练模型可以在四个领域（文档、插图、用户界面和自然图像）的九个任务中的六个任务中取得最先进的结果。

📦 安装指南

使用模型

从T5x转换到Hugging Face

你可以使用convert_pix2struct_checkpoint_to_pytorch.py脚本，如下所示：

python convert_pix2struct_checkpoint_to_pytorch.py --t5x_checkpoint_path PATH_TO_T5X_CHECKPOINTS --pytorch_dump_path PATH_TO_SAVE

如果你正在转换一个大模型，请运行：

python convert_pix2struct_checkpoint_to_pytorch.py --t5x_checkpoint_path PATH_TO_T5X_CHECKPOINTS --pytorch_dump_path PATH_TO_SAVE --use-large

保存后，你可以使用以下代码片段推送转换后的模型：

from transformers import Pix2StructForConditionalGeneration, Pix2StructProcessor

model = Pix2StructForConditionalGeneration.from_pretrained(PATH_TO_SAVE)
processor = Pix2StructProcessor.from_pretrained(PATH_TO_SAVE)

model.push_to_hub("USERNAME/MODEL_NAME")
processor.push_to_hub("USERNAME/MODEL_NAME")

📚 详细文档

贡献者

此模型最初由Kenton Lee、Mandar Joshi等人贡献，并由Younes Belkada添加到Hugging Face生态系统中。

引用信息

如果你想引用此工作，请考虑引用原始论文：

@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2210.03347,
  doi = {10.48550/ARXIV.2210.03347},
  
  url = {https://arxiv.org/abs/2210.03347},
  
  author = {Lee, Kenton and Joshi, Mandar and Turc, Iulia and Hu, Hexiang and Liu, Fangyu and Eisenschlos, Julian and Khandelwal, Urvashi and Shaw, Peter and Chang, Ming-Wei and Toutanova, Kristina},
  
  keywords = {Computation and Language (cs.CL), Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
  
  title = {Pix2Struct: Screenshot Parsing as Pretraining for Visual Language Understanding},
  
  publisher = {arXiv},
  
  year = {2022},
  
  copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
}

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