调整大小

class torchvision.transforms.Resize(size, interpolation=InterpolationMode.BILINEAR, max_size=None, antialias=True)

将输入图像调整到给定大小。如果图像是 Torch 张量，则预期其形状为 […, H, W]，其中 … 表示最多两个前导维度

参数:

• size (sequence 或 int) –

  所需的输出大小。如果大小是一个序列（例如 (h, w)），则输出大小将匹配此大小。如果大小是一个整数，则图像的较小边缘将匹配此数字。即，如果高度 > 宽度，则图像将按比例缩放为 (size * height / width, size)。

  注意

  在 torchscript 模式下，不支持将 size 作为单个整数，请使用长度为 1 的序列：[size, ]。

• interpolation (InterpolationMode) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是张量，则仅支持 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。相应的 Pillow 整数常量，例如 PIL.Image.BILINEAR 也接受。

• max_size (int, 可选) – 调整大小后的图像长边允许的最大值。如果图像的长边在根据 size 调整大小后大于 max_size，则 size 将被覆盖，使长边等于 max_size。因此，短边可能比 size 短。这仅在 size 是整数（或在 torchscript 模式下长度为 1 的序列）时支持。

• antialias (bool, 可选) –

  是否应用抗锯齿。它仅影响双线性或双三次模式下的 张量，否则将被忽略：在 PIL 图像上，抗锯齿始终应用于双线性或双三次模式；在其他模式下（对于 PIL 图像和张量），抗锯齿没有意义，此参数将被忽略。可能的值是

  • True (默认)：将对双线性或双三次模式应用抗锯齿。其他模式不受影响。这可能是您想要使用的。

  • False：将不对任何模式下的张量应用抗锯齿。PIL 图像在双线性或双三次模式下仍然进行抗锯齿处理，因为 PIL 不支持无抗锯齿。

  • None：对于张量等同于 False，对于 PIL 图像等同于 True。此值出于兼容性原因存在，除非您非常清楚自己在做什么，否则您可能不希望使用它。

  默认值在 v0.17 中从 None 更改为 True，以使 PIL 和 Tensor 后端保持一致。

使用 Resize 的示例

旋转边界框上的变换

旋转边界框上的变换

转换图示

转换图示

forward(img)

参数:

img (PIL 图像 或 张量) – 要缩放的图像。

返回:

缩放后的图像。

返回类型:

PIL 图像或张量