Add Nougat (#25942)

* Add conversion script

* Add NougatImageProcessor

* Add crop margin

* More improvements

* Add docs, READMEs

* Remove print statements

* Include model_max_length

* Add NougatTokenizerFast

* Fix imports

* Improve postprocessing

* Improve image processor

* Fix image processor

* Improve normalize method

* More improvements

* More improvements

* Add processor, improve docs

* Simplify fast tokenizer

* Remove test file

* Fix docstrings

* Use NougatProcessor in conversion script

* Add is_levensthein_available

* Add tokenizer tests

* More improvements

* Use numpy instead of opencv

* Add is_cv2_available

* Fix cv2_available

* Add is_nltk_available

* Add image processor tests, improve crop_margin

* Add integration tests

* Improve integration test

* Use do_rescale instead of hacks, thanks Amy

* Remove random_padding

* Address comments

* Address more comments

* Add import

* Address more comments

* Address more comments

* Address comment

* Address comment

* Set max_model_input_sizes

* Add tests

* Add requires_backends

* Add Nougat to exotic tests

* Use to_pil_image

* Address comment regarding nltk

* Add NLTK

* Improve variable names, integration test

* Add test

* refactor, document, and test regexes

* remove named capture groups, add comments

* format

* add non-markdown fixed tokenization

* format

* correct flakyness of args parse

* add regex comments

* test functionalities for crop_image, align long axis and expected output

* add regex tests

* remove cv2 dependency

* test crop_margin equality between cv2 and python

* refactor table regexes to markdown

add newline

* change print to log, improve doc

* fix high count tables correction

* address PR comments: naming, linting, asserts

* Address comments

* Add copied from

* Update conversion script

* Update conversion script to convert both small and base versions

* Add inference example

* Add more info

* Fix style

* Add require annotators to test

* Define all keyword arguments explicitly

* Move cv2 annotator

* Add tokenizer init method

* Transfer checkpoints

* Add reference to Donut

* Address comments

* Skip test

* Remove cv2 method

* Add copied from statements

* Use cached_property

* Fix docstring

* Add file to not doctested

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Co-authored-by: Pablo Montalvo <pablo.montalvo.leroux@gmail.com>
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NielsRogge
2023-09-26 07:06:04 +02:00
committed by GitHub
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@@ -374,6 +374,7 @@ conda install -c huggingface transformers
1. **[Nezha](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/nezha)** (हुआवेई नूह के आर्क लैब से) साथ में कागज़ [NEZHA: चीनी भाषा समझ के लिए तंत्रिका प्रासंगिक प्रतिनिधित्व](https :/ /arxiv.org/abs/1909.00204) जुन्किउ वेई, ज़ियाओज़े रेन, ज़िआओगुआंग ली, वेनयोंग हुआंग, यी लियाओ, याशेंग वांग, जियाशू लिन, शिन जियांग, जिओ चेन और कुन लियू द्वारा।
1. **[NLLB](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/nllb)** (फ्रॉम मेटा) साथ में पेपर [नो लैंग्वेज लेफ्ट बिहाइंड: स्केलिंग ह्यूमन-सेंटेड मशीन ट्रांसलेशन] (https://arxiv.org/abs/2207.04672) एनएलएलबी टीम द्वारा प्रकाशित।
1. **[NLLB-MOE](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/nllb-moe)** (Meta से) the NLLB team. द्वाराअनुसंधान पत्र [No Language Left Behind: Scaling Human-Centered Machine Translation](https://arxiv.org/abs/2207.04672) के साथ जारी किया गया
1. **[Nougat](https://huggingface.co/docs/transformers/main/model_doc/nougat)** (Meta AI से) Lukas Blecher, Guillem Cucurull, Thomas Scialom, Robert Stojnic. द्वाराअनुसंधान पत्र [Nougat: Neural Optical Understanding for Academic Documents](https://arxiv.org/abs/2308.13418) के साथ जारी किया गया
1. **[Nyströmformer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/nystromformer)** (विस्कॉन्सिन विश्वविद्यालय - मैडिसन से) साथ में कागज [Nyströmformer: A Nyström- आधारित एल्गोरिथम आत्म-ध्यान का अनुमान लगाने के लिए ](https://arxiv.org/abs/2102.03902) युनयांग ज़िओंग, झानपेंग ज़ेंग, रुद्रसिस चक्रवर्ती, मिंगक्सिंग टैन, ग्लेन फंग, यिन ली, विकास सिंह द्वारा पोस्ट किया गया।
1. **[OneFormer](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/oneformer)** (SHI Labs से) पेपर [OneFormer: One Transformer to Rule Universal Image Segmentation](https://arxiv.org/abs/2211.06220) जितेश जैन, जिआचेन ली, मांगटिक चिउ, अली हसनी, निकिता ओरलोव, हम्फ्री शि के द्वारा जारी किया गया है।
1. **[OpenLlama](https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/open-llama)** (from [s-JoL](https://huggingface.co/s-JoL)) released in [Open-Llama](https://github.com/s-JoL/Open-Llama).