Decorators for deprecation and named arguments validation (#30799)

* Fix do_reduce_labels for maskformer image processor

* Deprecate reduce_labels in favor to do_reduce_labels

* Deprecate reduce_labels in favor to do_reduce_labels (segformer)

* Deprecate reduce_labels in favor to do_reduce_labels (oneformer)

* Deprecate reduce_labels in favor to do_reduce_labels (maskformer)

* Deprecate reduce_labels in favor to do_reduce_labels (mask2former)

* Fix typo

* Update mask2former test

* fixup

* Update segmentation examples

* Update docs

* Fixup

* Imports fixup

* Add deprecation decorator draft

* Add deprecation decorator

* Fixup

* Add deprecate_kwarg decorator

* Validate kwargs decorator

* Kwargs validation (beit)

* fixup

* Kwargs validation (mask2former)

* Kwargs validation (maskformer)

* Kwargs validation (oneformer)

* Kwargs validation (segformer)

* Better message

* Fix oneformer processor save-load test

* Update src/transformers/utils/deprecation.py

Co-authored-by: amyeroberts <22614925+amyeroberts@users.noreply.github.com>

* Update src/transformers/utils/deprecation.py

Co-authored-by: amyeroberts <22614925+amyeroberts@users.noreply.github.com>

* Update src/transformers/utils/deprecation.py

Co-authored-by: Pablo Montalvo <39954772+molbap@users.noreply.github.com>

* Update src/transformers/utils/deprecation.py

Co-authored-by: Pablo Montalvo <39954772+molbap@users.noreply.github.com>

* Better handle classmethod warning

* Fix typo, remove warn

* Add header

* Docs and `additional_message`

* Move to filter decorator ot generic

* Proper deprecation for semantic segm scripts

* Add to __init__ and update import

* Basic tests for filter decorator

* Fix doc

* Override `to_dict()` to pop depracated `_max_size`

* Pop unused parameters

* Fix trailing whitespace

* Add test for deprecation

* Add deprecation warning control parameter

* Update generic test

* Fixup deprecation tests

* Introduce init service kwargs

* Revert popping unused params

* Revert oneformer test

* Allow "metadata" to pass

* Better docs

* Fix test

* Add notion in docstring

* Fix notification for both names

* Add func name to warning message

* Fixup

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Co-authored-by: amyeroberts <22614925+amyeroberts@users.noreply.github.com>
Co-authored-by: Pablo Montalvo <39954772+molbap@users.noreply.github.com>

docs/source/ko/tasks/semantic_segmentation.md

@@ -95,13 +95,13 @@ pip install -q datasets transformers evaluate
 
 ## 전처리하기[[preprocess]
 
-다음 단계는 모델에 사용할 이미지와 주석을 준비하기 위해 SegFormer 이미지 프로세서를 불러오는 것입니다. 우리가 사용하는 데이터 세트와 같은 일부 데이터 세트는 배경 클래스로 제로 인덱스를 사용합니다. 하지만 배경 클래스는 150개의 클래스에 실제로는 포함되지 않기 때문에 `reduce_labels=True` 를 설정해 모든 레이블에서 배경 클래스를 제거해야 합니다. 제로 인덱스는 `255`로 대체되므로 SegFormer의 손실 함수에서 무시됩니다:
+다음 단계는 모델에 사용할 이미지와 주석을 준비하기 위해 SegFormer 이미지 프로세서를 불러오는 것입니다. 우리가 사용하는 데이터 세트와 같은 일부 데이터 세트는 배경 클래스로 제로 인덱스를 사용합니다. 하지만 배경 클래스는 150개의 클래스에 실제로는 포함되지 않기 때문에 `do_reduce_labels=True` 를 설정해 모든 레이블에서 배경 클래스를 제거해야 합니다. 제로 인덱스는 `255`로 대체되므로 SegFormer의 손실 함수에서 무시됩니다:
 
 ```py
 >>> from transformers import AutoImageProcessor
 
 >>> checkpoint = "nvidia/mit-b0"
->>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint, reduce_labels=True)
+>>> image_processor = AutoImageProcessor.from_pretrained(checkpoint, do_reduce_labels=True)
 ```
 
 <frameworkcontent>