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)[原始碼]¶

將輸入調整為指定大小。

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前導批處理維度。例如，影像可以具有 [..., C, H, W] 形狀。邊界框可以具有 [..., 4] 形狀。

引數:

size (sequence, int, or None) –
期望的輸出大小。
- 如果 size 是一個序列，例如 (h, w)，則輸出大小將與其匹配。
- 如果 size 是一個整數，影像的較短邊將與之匹配。即，如果高 > 寬，則影像將縮放到 (size * height / width, size)。
- 如果 size 為 None，則輸出形狀由 max_size 引數決定。
注意

在 torchscript 模式下，不支援將 size 作為單個整數，請使用長度為 1 的序列：[size, ]。
interpolation (InterpolationMode, optional) – 由 torchvision.transforms.InterpolationMode 定義的期望的插值列舉。預設為 InterpolationMode.BILINEAR。如果輸入是 Tensor，則僅支援 InterpolationMode.NEAREST、InterpolationMode.NEAREST_EXACT、InterpolationMode.BILINEAR 和 InterpolationMode.BICUBIC。也接受相應的 Pillow 整數常量，例如 PIL.Image.BILINEAR。
max_size (int, optional) –
調整大小後的影像較長邊的最大允許值。
- 如果 size 是一個整數：如果影像的較長邊在根據 size 調整大小時大於 max_size，則 size 將被覆蓋，以便較長邊等於 max_size。結果是，較短邊可能小於 size。這僅在 size 是整數（或在 torchscript 模式下是長度為 1 的序列）時才受支援。
- 如果 size 為 None：影像的較長邊將與 max_size 匹配。即，如果高 > 寬，則影像將縮放到 (max_size, max_size * width / height)。
當 size 是序列時，應將其保留為 None (預設值)。
antialias (bool, optional) –
是否應用抗鋸齒。它僅影響雙線性或雙三次模式下的張量，否則將被忽略：在 PIL 影像上，雙線性或雙三次模式始終應用抗鋸齒；在其他模式下（對於 PIL 影像和張量），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。
- False：將不對任何模式下的張量應用抗鋸齒。PIL 影像在雙線性或雙三次模式下仍然進行抗鋸齒處理，因為 PIL 不支援無抗鋸齒。
- None：對於張量相當於 False，對於 PIL 影像相當於 True。此值存在是為了相容性，除非您真的知道自己在做什麼，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。