调整大小¶

class torchvision.transforms.v2.Resize(size: Optional[Union[int, Sequence[int]], interpolation: Union[InterpolationMode, int] = InterpolationMode.BILINEAR, max_size: Optional[int] = None, antialias: Optional[bool] = True)[源代码]¶

将输入调整为指定的大小。

如果输入是 torch.Tensor 或 TVTensor（例如 Image、Video、BoundingBoxes 等），它可以具有任意数量的前导批次维度。例如，图像的形状可以是 [..., C, H, W]。边界框的形状可以是 [..., 4]。

参数:

size (sequence, int, or None) –
所需的输出大小。
- 如果 size 是 (h, w) 这样的序列，则输出大小将与其匹配。
- 如果 size 是一个整数，图像的较短边将匹配此数字。也就是说，如果高 > 宽，则图像将按比例缩放到 (size * height / width, size)。
- 如果 size 为 None，则输出形状由 max_size 参数确定。
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, optional) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定义的所需插值枚举。默认为 InterpolationMode.BILINEAR。如果输入是 Tensor，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 也可以接受。
max_size (int, optional) –
调整大小后的图像较长边的最大允许值。
- 如果 size 是一个整数：如果图像较长边在根据 size 调整大小时大于 max_size，则 size 将被覆盖，以便较长边等于 max_size。结果是，较短边可能短于 size。这仅在 size 是整数（或在 torchscript 模式下为长度为 1 的序列）时才支持。
- 如果 size 为 None：图像的较长边将匹配 max_size。也就是说，如果高 > 宽，则图像将按比例缩放到 (max_size, max_size * width / height)。
当 size 是序列时，应将其保留为 None（默认）。
antialias (bool, 可选) –
是否应用抗锯齿。它仅影响 bilinear 或 bicubic 模式下的**张量**，否则将被忽略：在 PIL 图像上， bilinear 或 bicubic 模式始终应用抗锯齿；在其他模式（对于 PIL 图像和张量）下，抗锯齿没有意义，此参数将被忽略。可能的值为
- 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。此值存在于遗留原因，除非您真的知道自己在做什么，否则可能不希望使用它。
默认值在 v0.17 中从 None 更改为 True，以使 PIL 和 Tensor 后端保持一致。