Resize

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)

將輸入調整為給定的大小。

如果輸入是 torch.Tensor 或 TVTensor (例如 Image、Video、BoundingBoxes 等)，它可以具有任意數量的領先批次維度。例如，圖片可以具有 [..., C, H, W] 形狀。邊界框可以具有 [..., 4] 形狀。

參數:

• size (sequence, int, 或 None) –

  期望的輸出大小。

  • 如果 size 是一個序列，如 (h, w)，則輸出大小將與此匹配。

  • 如果 size 是一個整數，則圖片的較小邊將與此數字匹配。即，如果高度 > 寬度，則圖片將縮放到 (size * height / width, size)。

  • 如果 size 為 None，則輸出形狀由 max_size 參數決定。

  注意

  在 torchscript 模式下，不支援單一整數的 size，請使用長度為 1 的序列：[size, ]。

• interpolation (InterpolationMode, optional) – 期望的插值列舉，由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義。預設值為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。也接受對應的 Pillow 整數常數，例如 PIL.Image.BILINEAR。

• max_size (int, optional) –

  調整大小後，允許調整大小的圖片的較長邊的最大值。

  • 如果 size 是一個整數：如果在根據 size 調整大小後，圖片的較長邊大於 max_size，則 size 將被覆蓋，以使較長邊等於 max_size。因此，較短邊可能小於 size。僅當 size 是一個整數（或 torchscript 模式下長度為 1 的序列）時，才支援此功能。

  • 如果 size 為 None：圖片的較長邊將與 max_size 匹配。即，如果高度 > 寬度，則圖片將縮放到 (max_size, max_size * width / height)。

  當 size 是序列時，應將此項留為 None (預設值)。

• antialias (bool, optional) –

  是否應用抗鋸齒。它僅影響具有雙線性或雙立方模式的張量，否則將被忽略：在 PIL 圖片上，始終在雙線性或雙立方模式下應用抗鋸齒；在其他模式下（對於 PIL 圖片和張量），抗鋸齒沒有意義，並且此參數將被忽略。可能的值為

  • True (預設值)：將對雙線性或雙立方模式應用抗鋸齒。其他模式不受影響。這可能是您想要使用的。

  • False：將不會對任何模式下的張量應用抗鋸齒。PIL 圖片在雙線性或雙立方模式下仍會進行抗鋸齒處理，因為 PIL 不支援不進行抗鋸齒處理。

  • None：對於張量等效於 False，對於 PIL 圖片等效於 True。此值出於歷史原因而存在，除非您真的知道自己在做什麼，否則您可能不想使用它。

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

使用 Resize 的範例

轉換的圖示

轉換的圖示

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

覆寫自訂轉換的方法。

請參閱如何編寫您自己的 v2 轉換