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。

tensorflow object detection faster r-cnn 中keep_aspect_ratio_resizer是什么意思的更多相关文章

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