Стол трансформер верстак мастер: Купить складной верстак для установки дверей

Содержание

Компактный верстак из фанеры Мастер от Михаила Исаева

Главная » Для мастера » Компактный верстак-трансформер «Мастер» от Михаила Исаева

Мастера строительного дела часто испытывают сложности с организацией рабочей зоны. Оптимальное решение проблемы заключается в использовании раскладного верстака-трансформера с возможностью транспортировки совместно с рабочими инструментами. В этом материале представляем обзор модели «Мастер» от мастерской Михаила Исаева.

Содержание

1 Что представляет из себя складной верстак из фанеры
2 Характеристики складного верстака «Мастер»
3 Особенности и применение
4 Установка и сборка
5 Преимущества
6 Видео: полный обзор модели «Мастер»
7 Какие ещё есть модели верстаков
8 Доставка
9 Как приобрести верстак

Что представляет из себя складной верстак из фанеры

Мастера, занятые в строительном деле, ответственно подходят к выбору инструмента и оборудования. Для них важно одновременно несколько критериев: исправная работа, долголетней срок службы и компактность товара. Стол-трансформер из линейки «Мастер» наделен всеми этими качествами и объективно оценен мастерами, ежедневно занимающимися столярной работой.

Компактный верстак — это столешница из ламинированной фанеры, удерживающаяся на двух парах стоек, соединенных между собой винтами.

На сайте производителя доступно две модели верстаков из ламинированной фанеры «Мастер»:

Верстак «Мастер 480».
Верстак «Мастер 550».

Стандартная комплектация состоит из стола, к которому в качестве дополнения приобретаются:

Распорная планка для повышения устойчивости конструкции;
Дополнительный вкладыш;
Прорезиненные ручки с резьбой;
Подставка под торцовку 13×10;
Подставка под торцовку 210×120;
Колесная база.

Характеристики складного верстака «Мастер»

Стол обладает рядом параметров:

Столешница из ламинированной фанеры 18 мм, несущие элементы конструкции выполнены из алюминиевого профиля 40 мм х 20 мм х 2 мм;
Вес продукции 14 кг;
Две пары Т-треков с пазом 8. 6 мм для установки дополнений и фиксации креплений для циркулярных и фрезерных работ. Составляющие вклеены на эпоксидную смолу и укреплены винтами М4. Допускается комплектация Т-треком на 30 мм для установки каретки или транспортира;
Вкладыши. Для погружной и дисковой пилы, а также фрезера;
В отличии от младших моделей «Lite», данные верстаки снабжены стальными пластинами толщиной 2 мм для увеличения жесткости и устойчивости конструкции;
Габариты верстака в сложенном виде: длина 980 мм, ширина 480 мм, толщина 70 мм;
Габариты в разложенном: длина 1 400 мм, ширина 480 мм, высота 860 мм.

Особенности и применение

Складной верстак позволяет работать с различными материалами и экономить место в помещении. Конструкция в сложенном состоянии компактна и не занимает много места при хранении. Положительная особенность состоит в возможности транспортировать его наравне с прочими инструментами в багажнике автомобиля. По завершении работы конструкция легко и быстро складывают.

Для чего чаще всего приобретают стол-трансформер «Мастер»? Его можно использовать как в гараже для удобства выполнения различных операций. Домашнему мастеру такой верстак будет отличным подарком. Ну, а профессионалам позволит значительно повысить производительность различных столярных и плотницких операций на выездном объекте.

Внимание!Оборудование служит опорой для станков и электроинструмента. Сочетание рабочей поверхности в комплекте с инструментом и струбцинами дает возможность проводить столярные действия, выполнение которых невозможно с фиксированием заготовки одной рукой.

Установка и сборка

Установка стола начинается с поворота двух фиксаторов, расположенных с разных сторон верхней части сложенной конструкции. Затем, для наибольшей легкости разбора используют отверстия для рук в нижней части конструкции. В разложенном виде получаем просторную рабочую поверхность. Сборку осуществляют в обратном порядке действий с завершением поворотами фиксаторов.

Для переноски вручную используют те же отверстия, что и при разборе. В качестве альтернативы используют колесную базу, на которую приспособление устанавливают ногами с последующим креплением их винтами к основанию. Совместно с верстаком на базе уместно перевозить и весь ящик с инструментами.

Преимущества

Пользователи стола-трансформера из линейки «Мастер» выделяют много плюсов. Основные из них:

Трансформируемость. Обеспечивает легкость и оперативность разбора и сбора конструкции.
Прочность. Позволяет использовать оборудование для разных функций без риска получения повреждений.
Многофункциональность. Пригоден для работы в домашних условиях, небольших мастерских или производственных цехах.
Вместительность. Столешница выполнена с учетом нужного количества места для раскладки на ней всех требуемых инструментов, что положительно отражается на повышении скорости выполнения работы.
Мобильность. Небольшие размеры и оснащение колёсной базой без труда позволяют перевозить верстак с одного объекта на другой.

Видео: полный обзор модели «Мастер»

Какие ещё есть модели верстаков

В линейке верстаков магазина ИсаевМаркет есть несколько моделей, отличающихся функционалом и исполнением. Модель для начинающих — Super Lite, модели серии Мастер и продвинутые модели PRO и PRO-2. Более подробно можете ознакомиться на сайте Isaev.Market.

Доставка

Сохранность товара обеспечивается надежной защитой. Продукцию оборачивают в пузырьковую пленку, укладывают в гофрокартон и дополнительно обматывают стрейч плёнкой.

Как приобрести верстак

Выбирать верстаки удобно на сайте производителя, где можно выбрать нужную модель, а также собрать ту конфигурацию, которая требуется именно вам. Отправка заказов осуществляется по всей территории РФ.

Складной верстак Мастер-Профи с вкладышами и двойными Т-треками | Master Profy

Наши компактные раскладные верстаки, на сегодняшний день являются лучшими раскладными столярными столами по функционалу, удобству, качеству и цене.

Лучший складной верстак для монтажных работ, стол плотника и установщика дверей. Разработан для профессиональных монтажников, плотников и идеально подойдет для работы в домашней мастерской.

Мобильный раскладной верстак выполнен из влагостойкой ламинированной фанеры толщиной 18 мм. Складной верстак занимает очень мало места, он легкий и удобный для транспортировки. В сложенном виде имеет компактные размеры, а при оснащении его колёсной базой обеспечит необходимую мобильность. Тележка позволяет не только свободно перемещать верстак (в т.ч. и по ступеням) но и перевозить ящики с инструментом.

Мобильный складной верстак оснащен:

Направляющими T-track в количестве 4 штуки. Каждый Т-трэк двух пазовый (один паз можно использовать для линейки и зажимных струбцин, а второй паз для подвижной каретки при пилении и фрезеровании или для направляющего упора)

Двумя съемными вкладышами для установки фрезера и погружной дисковой пилы

Параллельный упор

Усиленное основание двумя стальными пластинами, для жесткого позиционирования верстака

Вместо пластика на ножках установлены наконечники из жесткой резины, что бы предотвратить скольжение верстака при работе.

Жесткая и устойчивая конструкция

Складной верстак Профи-М имеет очень жесткое основание, за счет чего он устойчивый и прочный. Он с легкостью выдержит вес до 200 кг. Складной механизм и опоры усилены двумя стальными пластинами с логотипом производителя, также низ усилен двумя вставками и фанеры 18 мм. (эти вставки в сложенном виде так же служат в качестве ручек и удобства переноски.

Вместо пластиковых заглушек на опорах-ножках раскладного верстака предусмотрены вставки из жесткой резины. Это предотвращает скольжение мобильного верстака по напольному покрытию.

Направляющая-упор

Универсальный упор для работы на циркулярном и фрезерном столах. Предназначен для широкого круга операций на верстаке:

роспуск доборов и зарезка наличника на циркулярной пиле;

фрезеровка деталей.

Съемные вкладыши для электроинструмента

В комплекте с верстаком поставляется два съемных вкладыша перевертыши. Они предназначены для и установки фрезера и погружной дисковой пилы (или лобзика) в стол-верстак.

Вкладыши быстросъемные — можно очень быстро снять и установить в стол другой инструмент.

Вкладыш где расположена пила можно устанавливать в направлении пильного диска по горизонтали и вертикали. Это существенно расширяет возможности и функционал верстака.

Габариты складного верстака в сложенном виде:

Ширина 480 мм.

Высота 90 мм.

Толщина 80 мм.

Габариты складного верстака в разложенном виде:

Ширина столешницы 480 мм.

Длина столешницы 1400 мм.

Высота от пола 870 мм.

Стол-трансформер

Обзор

Модель Table Transformer была предложена в PubTables-1M: На пути к комплексному извлечению таблиц из неструктурированных документов
Брэндон Смок, Рохит Песала, Робин Абрахам. Авторы представляют новый набор данных PubTables-1M для оценки прогресса в извлечении таблиц из неструктурированных документов.
а также распознавание структуры таблиц и функциональный анализ. Авторы обучают 2 модели DETR, одну для обнаружения таблиц и одну для распознавания структуры таблиц, получившие название Table Transformers.

Резюме статьи выглядит следующим образом:

В последнее время был достигнут значительный прогресс в применении машинного обучения к задаче определения структуры таблиц и извлечения их из неструктурированных документов.
Тем не менее, одной из самых больших проблем остается создание наборов данных с полной и однозначной достоверностью данных в любом масштабе. Чтобы решить эту проблему, мы разрабатываем новый, более
комплексный набор данных для извлечения таблиц под названием PubTables-1M. PubTables-1M содержит почти миллион таблиц из научных статей, поддерживает множественный ввод
модальностей и содержит подробную информацию о заголовке и расположении табличных структур, что делает его полезным для самых разных подходов к моделированию. Он также затрагивает значительную
источник несоответствия наземной истины, наблюдаемого в предыдущих наборах данных, называемого чрезмерной сегментацией, с использованием новой процедуры канонизации. Мы демонстрируем, что эти улучшения приводят к
значительное увеличение производительности обучения и более надежная оценка производительности модели при оценке для распознавания структуры таблицы. Далее покажем, что трансформаторный
Модели обнаружения объектов, обученные на PubTables-1M, дают отличные результаты для всех трех задач обнаружения, распознавания структуры и функционального анализа без необходимости каких-либо дополнительных действий.
специальные настройки для этих задач.

Советы:

Авторы выпустили 2 модели, одну для определения таблиц в документах, одну для распознавания структуры таблиц (задача распознавания отдельных строк, столбцов и т.д. в таблице).
Можно использовать AutoImageProcessor API для подготовки изображений и необязательных целей для модели. Это загрузит DetrImageProcessor за кулисами.

Уточнено определение таблицы и распознавание структуры таблицы. Взято из оригинальной статьи.

Эта модель предоставлена nielsr. Исходный код может быть
нашел здесь.

Ресурсы

Обнаружение объектов

Демо-ноутбук для Table Transformer можно найти здесь.
Оказывается, заполнение изображений очень важно для обнаружения. Интересную ветку Github с ответами авторов можно найти здесь.

ТаблицаТрансформерКонфиг

трансформаторы класса.

TableTransformerConfig

< источник >

(
число_каналов = 3
количество_запросов = 100
max_position_embeddings = 1024
кодировщик_слоев = 6
encoder_ffn_dim = 2048
кодировщик_внимания_голов = 8
decoder_layers = 6
decoder_ffn_dim = 2048
decoder_attention_heads = 8
encoder_layerdrop = 0,0
decoder_layerdrop = 0,0
is_encoder_decoder = Истина
активация_функция = ‘релу’
д_модель = 256
отсев = 0,1
внимание_выпадение = 0,0
активация_выпадение = 0,0
init_std = 0,02
init_xavier_std = 1.0
classifier_dropout = 0,0
scale_embedding = Ложь
вспомогательный_лосс = Ложь
position_embedding_type = ‘синус’
магистраль = ‘resnet50’
use_pretrained_backbone = Истина
расширение = Ложь
класс_стоимость = 1
bbox_cost = 5
giou_cost = 2
mask_loss_coefficient = 1
dice_loss_coefficient = 1
bbox_loss_coefficient = 5
giou_loss_coefficient = 2
eos_коэффициент = 0,1
**кваргс

)

Параметры

num_channels ( целое число , необязательный , по умолчанию 3) —
Количество входных каналов.
num_queries ( int , необязательный , по умолчанию 100) —
Количество объектных запросов, т.е. слотов обнаружения. Это максимальное количество объектов
TableTransformerModel может обнаруживать в одном изображении. Для COCO мы рекомендуем 100 запросов.
d_model ( int , необязательный , по умолчанию 256) —
Размер слоев.
encoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) —
Количество слоев кодировщика.
decoder_layers ( int , необязательный , по умолчанию 6) —
Количество слоев декодера.
encoder_attention_heads ( целое число , необязательный , по умолчанию 8) —
Количество головок внимания для каждого слоя внимания в кодировщике Transformer.
decoder_attention_heads ( int , необязательный , по умолчанию 8) —
Количество головок внимания для каждого уровня внимания в декодере Transformer.
decoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) —
Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
encoder_ffn_dim ( int , необязательный , по умолчанию 2048) —
Размер «промежуточного» (часто называемого упреждающим) слоя в декодере.
активация_функция ( str или функция , опционально , по умолчанию "relu" ) —
Функция нелинейной активации (функция или строка) в кодировщике и пулере. Если строка, "гелу" ,
"релу" , 9Поддерживаются 0050 «silu» и "gelu_new" .
выпадение ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) —
Вероятность отсева для всех полносвязных слоев во встраиваниях, кодировщике и пулере.
advance_dropout ( float , необязательный , по умолчанию 0. 0) —
Коэффициент отсева для вероятностей внимания.
активация_дропаут ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 0.0) —
Коэффициент отсева для активаций внутри полносвязного слоя.
init_std ( float , необязательный , по умолчанию 0,02) —
Стандартное отклонение truncated_normal_initializer для инициализации всех весовых матриц.
init_xavier_std ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
Коэффициент масштабирования, используемый для усиления инициализации Xavier в модуле карты HM Attention.
encoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0.0) —
Вероятность LayerDrop для кодировщика. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556)
Больше подробностей.
decoder_layerdrop ( float , необязательный , по умолчанию 0. 0) —
Вероятность LayerDrop для декодера. См. [Документ LayerDrop] (см. https://arxiv.org/abs/1909.11556)
Больше подробностей.
Additional_loss ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
Должны ли использоваться вспомогательные потери при декодировании (потери на каждом уровне декодера).
position_embedding_type ( str , необязательный , по умолчанию «синус» ) —
Тип встраивания позиции, который будет использоваться поверх функций изображения. Один из "синус" или "выученный" .
магистраль ( str , необязательный , по умолчанию "resnet50" ) —
Имя используемой сверточной магистрали. Поддерживает любой сверточный магистраль из пакета timm. Для
список всех доступных моделей смотрите здесь
страница.
use_pretrained_backbone ( bool , необязательный , по умолчанию True ) —
Использовать ли предварительно тренированные веса для позвоночника.
расширение ( bool , необязательный , по умолчанию False ) —
Заменять ли шаг расширением в последнем сверточном блоке (DC5).
class_cost ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
Относительный вес ошибки классификации в венгерской стоимости сопоставления.
bbox_cost ( float , необязательный , по умолчанию 5) —
Относительный вес ошибки L1 координат ограничивающей рамки в венгерской стоимости сопоставления.
giou_cost ( float , необязательный , по умолчанию 2) —
Относительный вес общей потери IoU ограничивающей рамки в стоимости согласования в Венгрии.
mask_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 1) —
Относительный вес очаговой потери при потере паноптической сегментации.
dice_loss_coefficient ( с плавающей запятой , необязательный , по умолчанию 1) —
Относительный вес потери DICE/F-1 в потере паноптической сегментации.
bbox_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 5) —
Относительный вес потерь ограничивающей рамки L1 в потерях обнаружения объекта.
giou_loss_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 2) —
Относительный вес обобщенной потери IoU в потере обнаружения объекта.
eos_coefficient ( float , необязательный , по умолчанию 0,1) —
Относительный классификационный вес класса «отсутствие объекта» в потерях обнаружения объекта.

Это класс конфигурации для хранения конфигурации TableTransformerModel. Он используется для
создать экземпляр модели Table Transformer в соответствии с указанными аргументами, определяющими архитектуру модели.
Создание экземпляра конфигурации со значениями по умолчанию даст конфигурацию, аналогичную конфигурации Table Transformer.
Microsoft/стол-трансформер-обнаружение стола
архитектура.

Объекты конфигурации наследуются от PretrainedConfig и могут использоваться для управления выходными данными модели. Читать
документацию от PretrainedConfig для получения дополнительной информации.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать TableTransformerModel, TableTransformerConfig
>>> # Инициализация конфигурации стиля таблицы Transformer microsoft/table-transformer-table-detection
>>> конфигурация = TableTransformerConfig()
>>> # Инициализация модели из конфигурации стиля microsoft/table-transformer-table-detection
>>> модель = TableTransformerModel (конфигурация)
>>> # Доступ к конфигурации модели
>>> конфигурация = model.config

ТаблицаТрансформаторМодель

Трансформаторы класса

. TableTransformerModel

< источник >

(
конфигурация: Таблетрансформерконфиг

)

Параметры

конфигурация (TableTransformerConfig) —
Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не
загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте
Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Чистая модель Table Transformer (состоящая из магистрали и преобразователя кодера-декодера), выводящая необработанные данные
скрытые состояния без какой-либо конкретной головы сверху.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые
библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок
и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module.
Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием.
и поведение.

вперед

< источник >

(
pixel_values
пиксельная_маска = Нет
decoder_attention_mask = Нет
encoder_outputs = Нет
inputs_embeds = Нет
decoder_inputs_embeds = Нет
output_attentions = Нет
output_hidden_states = Нет
return_dict = Нет

)
→
transforms. models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerModelOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Параметры

Возврат

Transformers.Models.table_Transformer.Modeling_Table_Transformer.tableTransformermOdelOutput или Tuple (TORCH.FLOATTENSOR)

A TUPLER. torch.FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
Decoder_hidden_states ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательно , возвращается, когда output_hidden_states = true проходит или когда config. output_hidden_states = true ) - tuple of 505.0051 (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из Tensor.50Tensor.500051 (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
Cross_attentions ( Tuple (Torch.floattensor) , Необязательно , возвращается, когда output_attentions = true или, когда config. tput_attentions = true ) - Tuple Torch.floortens (One ). ) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax,
используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
ENCODER_HIDDEN_STATES ( TUPLE (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательно , возвращается, когда output_hidden_states = true , или когда config.Output_hidden_states = true ) — tuple of 505.flytens. вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
ENCODER_ATTENTIONS ( Tuple (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательно , возвращается, когда output_attentions = true или, когда configt.Output_Attentions = true ) - Tuple of Torch.floats_Attentions = true ) - Tuple of Torch.floats_attentions = True ) - Tuple of Torch.floatens_attentions = true ) - Tuple of для . ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
промежуточные_скрытые_состояния ( torch.FloatTensor формы (config.decoder_layers, batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательный , возвращается, когда config.auxiliary_loss активация каждого промежуточного звена, i. слой декодера, каждый из них прошел через норма слоя.

Прямой метод TableTransformerModel переопределяет специальный метод __call__ .

Хотя рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать Модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> из трансформаторов импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerModel
>>> из Huggingface_hub импортировать hf_hub_download
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerModel.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> # подготовим изображение для модели
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> # прямой проход
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # последние скрытые состояния - это окончательные вложения запросов декодера Transformer
>>> # они имеют форму (batch_size, num_queries, hidden_size)
>>> last_hidden_states = outputs. last_hidden_state
>>> список(last_hidden_states.shape)
[1, 15, 256]

`Таблетрансформерфоробжектдетектион`

`трансформаторы класса. TableTransformerForObjectDetection`

< источник >

( конфигурация: Таблетрансформерконфиг

)

Параметры

конфигурация (TableTransformerConfig) — Класс конфигурации модели со всеми параметрами модели. Инициализация с помощью файла конфигурации не загрузить веса, связанные с моделью, только конфигурацию. Проверьте Метод from_pretrained() для загрузки весов модели.

Настольная модель трансформатора (состоит из магистрали и преобразователя кодера-декодера) с установленными головками обнаружения объектов top, для таких задач, как обнаружение COCO.

Эта модель наследуется от PreTrainedModel. Проверьте документацию суперкласса для общих методов, которые библиотека реализует для всей своей модели (например, загрузку или сохранение, изменение размера входных вложений, обрезку головок и т. д.)

Эта модель также является подклассом PyTorch torch.nn.Module. Используйте его как обычный модуль PyTorch и обращайтесь к документации PyTorch по всем вопросам, связанным с общим использованием. и поведение.

`вперед`

< источник >

( pixel_values пиксельная_маска = Нет decoder_attention_mask = Нет encoder_outputs = Нет inputs_embeds = Нет decoder_inputs_embeds = Нет метки = нет output_attentions = Нет output_hidden_states = Нет return_dict = Нет

) → transforms.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput или tuple(torch.FloatTensor)

Parameters

Returns

transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or tuple(torch.FloatTensor)

A transformers.models.table_transformer.modeling_table_transformer.TableTransformerObjectDetectionOutput or a tuple of torch. FloatTensor (если передано return_dict=False или когда config.return_dict=False ), включающий различные элементы в зависимости от конфигурации (TableTransformerConfig) и входов.

потери ( torch.FloatTensor формы (1,) , необязательный , возвращается, когда предоставлено меток )) — Полные потери как линейная комбинация отрицательного логарифмического сходства (кросс- энтропия) для предсказания класса и потеря ограничивающей рамки. Последний определяется как линейная комбинация потерь L1 и обобщенного не зависящие от масштаба потери IoU.
loss_dict ( Dict , необязательный ) — Словарь, содержащий отдельные потери. Полезно для регистрации.
логитов ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, num_classes + 1) ) — логиты классификации (включая отсутствие объектов) для всех запросов.
pred_boxes ( torch.FloatTensor формы (batch_size, num_queries, 4) ) — Нормализованные координаты блоков для всех запросов, представленные как (center_x, center_y, ширина, высота). Эти значения нормированы в [0, 1] относительно размера каждого отдельного изображения в пакете (без учета возможная прокладка). Вы можете использовать ~TableTransformerImageProcessor.post_process_object_detection в получить ненормализованные ограничивающие рамки.
auxiliary_outputs ( list[Dict] , optional ) — Необязательный, возвращается только при активации вспомогательных потерь (т.е. config.auxiliary_loss установлен на True ) и этикетки предоставляются. Это список словарей, содержащих два вышеуказанных ключа ( логитов и pred_boxes ) для каждого уровня декодера.
last_hidden_state ( torch. FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , необязательно ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя декодера модели.
decoder_hidden_states ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается при передаче output_hidden_states=True или при передаче config.output_hidden_states= TupleTrue1 )0050 torch.FloatTensor (один на вывод вложений + один на вывод каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния декодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
decoder_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из torch.FloatTensor (по одному на каждый слой) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания декодера после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.
cross_attentions ( tuple(torch.FloatTensor) , необязательный , возвращается, когда передается output_attentions=True или когда config.output_attentions=True ) — Кортеж из 1 (по одному на каждый слой) формы (размер_пакета, количество головок, длина_последовательности, длина_последовательности) . Веса внимания слоя перекрестного внимания декодера, после внимания softmax, используется для вычисления средневзвешенного значения в головах перекрестного внимания.
encoder_last_hidden_state ( torch.FloatTensor формы (batch_size, sequence_length, hidden_size) , option ) — Последовательность hidden-состояний на выходе последнего слоя энкодера модели.
ENCODER_HIDDEN_STATES ( TUPLE (TORCH. FLOATTENSOR) , Необязательно , возвращается, когда output_hidden_states = true проходит или когда config.Output_hidden_states = true ) - Tuple of 5050ts.trytens. вложений + по одному на выход каждого слоя) форма (batch_size, sequence_length, hidden_size) . Скрытые состояния энкодера на выходе каждого слой плюс исходные результаты встраивания.
ENCODER_ATTENTIONS ( Tuple (TORCH.FLOATTENSOR) , Необязательно , возвращается, когда output_attentions = true или, когда configt.Output_Attentions = true ) - Tuple of Torch.floats_Attentions = true ) - Tuple of Torch.floats_attentions = True ) - Tuple of Torch.floatens_attentions = true ) - Tuple of для . ) формы (batch_size, num_heads, sequence_length, sequence_length) . Веса внимания кодировщика после внимания softmax, используемые для вычисления средневзвешенное значение в головах самовнимания.

Передовой метод TableTransformerForObjectDetection переопределяет специальный метод __call__ .

Несмотря на то, что рецепт прямого прохода должен быть определен внутри этой функции, следует вызвать модуль экземпляр впоследствии вместо этого, так как первый заботится о выполнении шагов предварительной и последующей обработки, а последний молча их игнорирует.

Примеры:

 >>> from Huggingface_hub import hf_hub_download
>>> из трансформеров импортировать AutoImageProcessor, TableTransformerForObjectDetection
>>> импортный факел
>>> из изображения импорта PIL
>>> file_path = hf_hub_download(repo_id="nielsr/example-pdf", repo_type="dataset", filename="example_pdf.png")
>>> image = Image.open(file_path).convert("RGB")
>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> model = TableTransformerForObjectDetection.from_pretrained("microsoft/table-transformer-detection")
>>> inputs = image_processor(images=image, return_tensors="pt")
>>> выходы = модель (** входы)
>>> # преобразовать выходные данные (ограничивающие рамки и логиты классов) в COCO API
>>> target_sizes = torch. tensor([image.size[::-1]])
>>> results = image_processor.post_process_object_detection (выходные данные, порог = 0,9, целевые_размеры=целевые_размеры)[
... 0
... ]
>>> для оценки, метки, поля в zip(результаты["баллы"], результаты["метки"], результаты["ящики"]):
... box = [round(i, 2) для i в box.tolist()]
...     Распечатать(
... f"Обнаружен {model.config.id2label[label.item()]} с уверенностью "
... f"{round(score.item(), 3)} в месте {box}"
... )
Обнаружена таблица с достоверностью 1.0 в местоположении [202.1, 210.59, 1119.22, 385.09]

`Как бесплатно освоить SQL с открытым исходным кодом`

`Полное руководство для начинающих по использованию MySQL с открытым исходным кодом`

Фото SwapnIl Dwivedi на Unsplash

Для всех, кто работает с данными (что — последнее, что я слышал — это все ), SQL — один из тех навыков, которые действительно могут свернуть горы. Если SQL используется на вашем рабочем месте, его изучение может кардинально изменить вашу карьеру к лучшему.

Хотя он используется повсеместно, он также может быть дорогим. Многие компании, в которых я работал или с которыми я работал, использовали один из следующих номеров:

Microsoft SQL Server
Oracle DBMS
IBM DB2

Ни один из них не является открытым исходным кодом, и все они имеют высокую цену. К счастью, если вы хотите (или вам нужно) изучить все тонкости SQL — существует множество бесплатных вариантов с открытым исходным кодом.

Одним из них является MySQL. MySQL — это установка с открытым исходным кодом, которая отражает многие предложения SQL, используемые большинством компаний. Так что независимо от того, планируете ли вы и переключаете ежедневные задачи, команды или даже работу — MySQL — идеальное место для начала.

В этой статье мы рассмотрим основы MySQL. Мы ничего не предполагаем и все объясняем, переходя от установки к запросам к базе данных и преобразованиям данных. Вкратце, мы охватываем:

  > Установка MySQL 
  — Запуск сервера  > Начало работы  
 — MySQL Workbench 
 — Схемы, базы данных и таблицы 
 — Загрузка данных  > Запрос данных  
 — SELECT * FROM.  ..
 - ГДЕ 
 - ПОРЯДОК и ГРУППА

Во-первых, нам нужно установить MySQL. Установки для Windows и Mac можно найти здесь. Обязательно загрузите полную версию, а не веб-версию.

После запуска программы установки нам нужно выбрать Developer Default и продолжить выполнение следующих нескольких шагов программы установки.

После завершения установки будет еще несколько шагов настройки. Они должны быть простыми (оставьте комментарий здесь или мне в Твиттере, если нет). Также не забудьте установить пароль пользователя root.

`Запуск сервера`

После установки сервер MySQL должен быть установлен на порту 3306. Это должно запуститься автоматически, но если нет, мы создаем его экземпляр, открыв окно командной строки (CMD, Bash и т. д.) и набрав mysqld .

Если эта команда не распознана, перейдите в каталог MySQL Server /bin перед запуском mysqld . На моем компьютере с Windows, который находится в:

 C:\Program Files\MySQL Server 8. 0\bin

`MySQL Workbench`

После установки MySQL мы можем открыть рабочее место MySQL.

Рабочее место — это швейцарский армейский нож MySQL. Он охватывает все, и объяснение всего пакета заняло бы очень много времени — поэтому в интересах точности и нелепого уровня опыта, необходимого для объяснения всего рабочего места — мы будем придерживаться основ.

Мы можем щелкнуть плитку Local instance MySQL80 на переднем экране. Это устанавливает соединение с этим конкретным экземпляром MySQL и открывает графический интерфейс, который позволяет нам исследовать этот экземпляр.

Слева мы найдем древовидную структуру баз данных и таблиц на нашем экземпляре сервера.

`Схемы, базы данных и таблицы`

Высокоуровневая структура и иерархия SQL Server

Эта древовидная структура представляет собой иерархию объектов в SQL.

На вершине этой иерархии находится экземпляр нашего сервера. Внутри сервера находятся схемы (синоним базы данных — здесь мы будем использовать оба термина как синонимы). Внутри схем находятся сами таблицы SQL.

Наши данные хранятся в этих таблицах. Итак, внутри Workbench мы можем продолжить и создать нашу первую схему и таблицы.

`Создание схемы`

В нашей иерархии серверов в левом окне вы заметите, что у нас уже есть несколько схем на нашем сервере. Они настроены по умолчанию, но чаще всего нам нужно создавать свои собственные.

Для этого у нас есть два варианта. Первый - наведи и щелкни :

1. Нажмите Создать схему (база данных) иконка в верхней панели

2. Дайте новой схеме запоминающееся имя (по крайней мере лучше моего) и нажмите Применить

3. Далее Применяем создание схемы скрипт (здесь нет необходимости менять настройки по умолчанию)

4. И у нас есть наша новая схема! Просто нажмите Готово . Теперь мы сможем увидеть создание схемы в нашем окне Output :

Альтернативный вариант — создать нашу схему программно. То есть напишите некоторый код SQL вместо того, чтобы указывать и щелкать. Мы можем сделать это:

1. Открытие нового окна запроса нажатием кнопки Создать новую вкладку SQL из верхней панели инструментов

2. Ввод СОЗДАТЬ СХЕМУ `<имя-схемы>`; в новом окне запроса

3. Щелчок по значку молнии (Выполнить весь/выбранный код)

4. И у нас снова есть наша новая схема! Мы снова можем увидеть создание схемы в нашем окне Output :

Отлично, это два способа создания схем MySQL! Теперь обратимся к таблицам.

`Создание таблиц`

Таблицы в SQL могут быть немного сложнее. В то время как со схемой мы просто указываем имя схемы и немного/ничего больше — таблица нуждается в структуре и типах данных.

Фиктивные данные для этого примера.

В этом примере мы переходим к показанным фиктивным данным. У нас есть три столбца; id, имя и возраст.

Каждому из этих столбцов должен быть назначен тип данных.

Предупреждение, эта часть немного многословна — смело переходите к Создание таблицы .

name

В SQL мы вызываем text VARCHAR , и при определении типов данных VARCHAR нам также необходимо передать в это поле максимальную длину (в символах) записей.

Если бы мы хотели определить что-то как текст с возможной длиной от 1 до 8000 символов, мы бы написали VARCHAR(1–8000). Мы можем увеличить значение до 8000, просто набрав VARCHAR(MAX).

Однако мы не должны использовать VARCHAR(MAX) там, где он не нужен — просто потому, что это может сбить с толку тех, кто читает ваш код, и считается плохой практикой.

Вместо этого в случае с нашим столбцом имени мы хотим назначить диапазон, который, как мы уверены, не превысит ни одно имя. Тип данных VARCHAR(2-20), скорее всего, удовлетворит все возможные имена в нашем случае.

age

SQL предлагает множество различных числовых типов данных — NUMERIC, FLOAT, MONEY, DECIMAL и многие другие. Один из этих типов данных — INT , который мы будем использовать здесь.

INT — сокращение от integer, обозначающего круглое число (1, 2 и 3, а не 3,142, 1,5 или любое другое некруглое число). INT охватывает любое круглое число примерно от -2,1 до 2,1 млрд [1].

Типы целых чисел, их диапазоны и размер в байтах. Адаптировано из [1].

Для меньших или больших значений мы можем использовать различные другие целочисленные варианты от TINYINT (идеально подходит для возраста) до BIGINT .

TINYINT идеально подходит для использования в качестве типа данных age . Мы не ожидаем увидеть отрицательное значение возраста, поэтому можем использовать любое круглое числовое значение от 0 до 255, что намного старше, чем мы должны ожидать от клиентов.

При определении типа данных TINYINT мы должны передать ему число. Это число является максимальным количеством цифр/символов, которое мы можем отобразить. Поэтому, если мы хотим отобразить 0–255, максимальное количество цифр — три (255).

В качестве альтернативы, если мы хотим отобразить -128 — наше максимальное количество цифр равно четырем (-128). Для age нам нужны только три цифры, что дает нам TINYINT(3) .

id

Наконец, мы подошли к нашей колонке ID. Мы используем это, чтобы предоставить уникальный идентификатор для каждой из наших записей.

Здесь мы используем customer_id левой таблицы для объединения записей с помощью первичного ключа ( id ) правой таблицы.

Часто это используется для сопоставления соответствующих записей из разных таблиц. Например, у нас может быть таблица продаж, содержащая список всех совершенных продаж. Это может содержать столбец customer_id , который будет сопоставлять сведения о клиенте из таблицы клиентов с этой таблицей продаж.

В нашем случае идентификаторы являются числовыми, поэтому мы можем использовать SMALLINT, MEDIUMINT или INT. Однако стоит отметить, что в качестве значения идентификатора мы можем так же легко использовать VARCHAR — и во многих случаях это может быть более подходящим.

Итак, мы можем использовать INT или VARCHAR. В нашем случае мы хотели бы автоматически назначать идентификатор, который нужно будет увеличивать на 1 с каждой новой записью. Мы можем сообщить об этом SQL, используя AUTO_INCREMENT — однако для этого требуется, чтобы мы использовали тип данных INT.

В целом это даст нам что-то вроде SMALLINT(6) (если мы не ожидаем более 999 999 записей).

Создание таблицы

Опять же, есть два метода создания нашей таблицы. Укажи и щелкни или программно. Подход «укажи и щелкни» :

На левой панели разверните новую базу данных, щелкните правой кнопкой мыши Таблицы, и выберите Создать таблицу .

2. Введите имена столбцов и типы данных. Мы выбираем флаги PK, NN и AI для id , поскольку они означают P rimary K ey, N ot N ull и A uto I ncrement соответственно.

3. На следующем экране мы увидим код SQL, используемый для создания нашей таблицы — мы можем продолжить и применить это.

Готово! Альтернативный подход заключается в программном кодировании. Для этого мы открываем окно запроса, вводим код SQL из шага три выше и выполняем его.

`Загрузка данных`

Мы создали таблицу, но в ней нет данных! Нам нужно загрузить его, что мы можем сделать из различных источников. В этом примере мы будем использовать CSV-файл, который выглядит следующим образом:

sample.csv, , который содержит наши образцы данных.

Чтобы загрузить данные в SQL, мы возвращаемся к MySQL Workbench и:

1. Щелкните правой кнопкой мыши Tables в Navigator и выберите Table Data Import Wizard

2. Найдите и выберите файл для загрузки, нажмите «Далее».

3. Выберите, следует ли создать новую таблицу или добавить данные в существующую таблицу. Мы уже создали таблицу, поэтому выбираем Использовать существующую таблицу

4. Затем нажимаем Далее до завершения процесса импорта. Вернувшись в наше окно запроса, мы можем ввести SELECT * FROM new_table , чтобы подтвердить, что загрузка прошла успешно:

И, наконец, мы можем добавить больше данных, используя INSERT INTO команда:

Обратите внимание, что мы не указали значение id . Это связано с тем, что мы установили для id значение автоинкремента, что означает, что SQL автоматически присваивает новой строке значение, которое равно +1 предыдущему.

`SELECT * FROM …`

Легко узнаваемый фрагмент кода SQL — SELECT * FROM позволяет отображать все столбцы и строки в таблице.

В MySQL к запросу добавляется дополнительный скрытый параметр. это ПРЕДЕЛ 1000 . LIMIT позволяет нам вернуть заданное количество строк. Итак, хотя у нас есть четыре записи в нашей таблице, ввод SELECT * FROM `new_table` LIMIT 2 вернет две:

SELECT * FROM запрос с LIMIT из двух строк.

Если это не сработает, попробуйте сначала дважды щелкнуть схему в окне навигатора, чтобы выбрать ее, а затем выполнить снова.

Кроме того, мы можем изменить значение LIMIT по умолчанию, щелкнув раскрывающийся список в правом верхнем углу снимка экрана выше (в окне запроса).

`WHERE`

Если мы хотим просмотреть данные, удовлетворяющие заданному условию (или набору условий), мы можем использовать предложение WHERE .

ГДЕ добавляется после нашего SELECT * FROM ... и позволяет нам отображать только строки, ГДЕ данное условие истинно. В большом наборе данных мы можем искать всех клиентов с заданным именем:

 SELECT * FROM new_table WHERE `name` = 'paul';

Или мы можем захотеть отфильтровать всех клиентов старше 30 лет:

SELECT * FROM … с предложением WHERE для фильтрации клиентов старше 30 лет. Для начала добавим в нашу таблицу еще несколько записей.

 name,age 
 Laura,27 
 Illaria,34 
 Luke,39 
 Tristan,39 
 Yess,27

(Сохраните их в CSV-файл и импортируйте, как мы делали это раньше — используя существующую таблицу)

Мы можем ORDER BY заданного столбца, например age , например:

Здесь все наши значения упорядочены по столбцу age в возрастающем порядке (от меньшего к большему). Восходящий порядок ASC используется по умолчанию, но мы можем переключиться на убывающий порядок, добавив DESC в конец нашего запроса:

Наше другое предложение позволяет нам GROUP BY данного столбца. Однако при использовании этого мы не сможем использовать SELECT *, как делали это раньше. Причина в том, что если мы ГРУППИРУЕМ по столбцу, у нас нет логического способа отобразить другие столбцы в этой группе (например, имена).

Чтобы избежать этого, мы можем применить к столбцам операции агрегирования (например, COUNT или SUM) или просто исключить их: в этом случае мы всегда помещаем GROUP BY перед ORDER BY .

Размещение ORDER BY перед GROUP BY приведет к синтаксической ошибке. Кроме того, это не логично. Если мы сначала ЗАКАЗЫВАЕМ, мы теряем этот порядок, как только ГРУППИМ.

Это все, что вам нужно знать для начала работы с SQL и MySQL Workbench. Мы рассмотрели многое, в том числе:

Установка и настройка MySQL
Как использовать MySQL Workbench
Что такое схемы/базы данных и таблицы и как их использовать
Типы данных VARCHAR и INT
Загрузка данных с помощью Мастер импорта данных таблицы
SELECT * FROM …
Фильтрация данных с использованием ГДЕ
Организация и преобразование наших данных с помощью ORDER BY , GROUP BY и COUNT

SQL может занять некоторое время, чтобы привыкнуть, но, к счастью, он достаточно удобен для пользователя и по сравнению со многими технологиями там — не нужно много времени, чтобы стать компетентным.