在detectron2中训练期间，是否将输入图像调整为固定的宽度和高度？

在detectron2中训练期间，输入图像是否调整为固定的宽度和高度取决于所使用的数据预处理方法和配置。detectron2是一个基于PyTorch的计算机视觉库，用于目标检测、实例分割和人体姿态估计等任务。

在训练期间，为了提高模型的训练效果和加速训练过程，通常会对输入图像进行预处理和数据增强操作。其中，调整图像的大小是一种常见的预处理方式。

在detectron2中，可以通过配置文件来指定图像的预处理方式。在配置文件中，可以设置输入图像的最大边长或固定的宽度和高度。当输入图像的最大边长超过指定的值时，会将图像按比例缩放到指定的大小；当输入图像的宽度和高度不满足指定的固定值时，会进行填充或裁剪操作，使其达到指定的大小。

这种调整图像大小的方式可以确保输入图像在训练过程中具有一致的尺寸，从而方便模型的训练和推理。同时，通过设置合适的图像大小，还可以控制模型的输入尺寸，以适应不同的应用场景和硬件要求。

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