tensorflow object detection faster r-cnn 中keep_aspect_ratio

如果小伙伴的英语能力强可以直接阅读这里：https://stackoverflow.com/questions/45137835/what-the-impact-of-different-dimension-of-image-resizer-when-using-default-confi 和https://github.com/tensorflow/models/issues/1794

image_resizer {

  keep_aspect_ratio_resizer {

    min_dimension:

    max_dimension:

  }

}

我在这里大概的描述一下，意思就是说，你随便输入一个图片，那么它会调整最小的维数为600，最大的维数是1024，什么意思呢，就是如果你输入为100*100，它会调整到600*600，输入为2000*2000，会调整为1024*1024，输入为800*1000会调整到600*750，虽然说最小和最大的维数是600和1024，但是比例也是相同的，100/100=600/600,2000/2000=1024*1024,800/1000=600/750。

巴特西

tensorflow object detection faster r-cnn 中keep_aspect_ratio_resizer是什么意思

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