調整大小

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)

將輸入調整到給定尺寸。

如果輸入是 torch.Tensor 或 TVTensor (例如 Image, Video, BoundingBoxes 等)，它可以包含任意數量的前導批次維度。例如，影像的形狀可以為 [..., C, H, W]。邊界框的形狀可以為 [..., 4]。

引數：

• size (序列, 整型, 或 None) –

  期望的輸出尺寸。

  • 如果 size 是像 (h, w) 這樣的序列，則輸出尺寸將與此匹配。

  • 如果 size 是一個整型數，則影像的較短邊將匹配到此數字。即，如果 height > width，則影像將被重新縮放為 (size * height / width, size)。

  • 如果 size 為 None，則輸出形狀由引數 max_size 決定。

  注意

  在 torchscript 模式下，不支援將 size 作為單個整型數，請使用長度為 1 的序列：[size, ]。

• interpolation (InterpolationMode, 可選) – 期望的插值列舉，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義。預設為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。也接受相應的 Pillow 整型常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• max_size (整型, 可選) –

  調整大小後的影像長邊的最大允許尺寸。

  • 如果 size 是一個整型數：如果影像的長邊在根據 size 調整大小後大於 max_size，則 size 將被覆蓋，使得長邊等於 max_size。結果是，短邊可能會小於 size。僅當 size 是一個整型數（或在 torchscript 模式下是長度為 1 的序列）時支援此功能。

  • 如果 size 為 None：影像的長邊將匹配到 max_size。即，如果 height > width，則影像將被重新縮放為 (max_size, max_size * width / height)。

  當 size 是一個序列時，此引數應保持 None（預設值）。

• antialias (布林型, 可選) –

  是否應用抗鋸齒。它僅影響雙線性或雙三次模式下的 tensor，在其他情況下會被忽略：對於 PIL 影像，在雙線性或雙三次模式下總是應用抗鋸齒；對於其他模式（PIL 影像和 tensor），抗鋸齒沒有意義，此引數將被忽略。可能的值為

  • True（預設）：將對雙線性或雙三次模式應用抗鋸齒。其他模式不受影響。這可能是您想要使用的設定。

  • False：將不對 tensor 在任何模式下應用抗鋸齒。PIL 影像在雙線性或雙三次模式下仍然會應用抗鋸齒，因為 PIL 不支援關閉抗鋸齒。

  • None：對於 tensor 等同於 False，對於 PIL 影像等同於 True。此值是出於相容性原因而存在，除非您非常清楚自己在做什麼，否則可能不希望使用它。

  預設值在 v0.17 中從 None 更改為 True，以使 PIL 和 Tensor 後端保持一致。

使用 Resize 的示例

變換示例

變換示例

transform(inpt: Any, params: Dict[str, Any]) → Any

自定義變換需要覆蓋的方法。

參見 如何編寫自己的 v2 變換