如果小夥伴的英語能力強可以直接閱讀這裏：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: 600
    max_dimension: 1024
  }
}

我在這裏大概的描述一下，意思就是說，你隨便輸入一個圖片，那麽它會調整最小的維數為600，最大的維數是1024，什麽意思呢，就是如果你輸入為100*100，它會調整到600*600，輸入為2000*2000，會調整為1024*1024，輸入為800*1000會調整到600*750，雖然說最小和最大的維數是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是什麽意思