随机选取scale中的size进行插值，boxes为什么不需要随着size做相应变化。

[vvvvvair]

code for rtdetrv2_pytorch/src/data/dataloader.py

class BatchImageCollateFuncion(BaseCollateFunction):
    def __init__(
        self, 
        scales=None, 
        stop_epoch=None, 
    ) -> None:
        super().__init__()
        self.scales = scales
        self.stop_epoch = stop_epoch if stop_epoch is not None else 100000000
        # self.interpolation = interpolation

    def __call__(self, items):
        images = torch.cat([x[0][None] for x in items], dim=0)
        targets = [x[1] for x in items]

        if self.scales is not None and self.epoch < self.stop_epoch:
            # sz = random.choice(self.scales)
            # sz = [sz] if isinstance(sz, int) else list(sz)
            # VF.resize(inpt, sz, interpolation=self.interpolation)

            sz = random.choice(self.scales)
            images = F.interpolate(images, size=sz)
            if 'masks' in targets[0]:
                for tg in targets:
                    tg['masks'] = F.interpolate(tg['masks'], size=sz, mode='nearest')
                raise NotImplementedError('')

        return images, targets

请问下训练之前随机选择size为sz大小进行插值，图像的size变化了，但是boxes没有做相应的变换，这样会不会存在boxes和size变换后的图像对不上的情况，请问下我理解的对嘛。谢谢您！

[lyuwenyu]

但是boxes没有做相应的变换，这样会不会存在boxes和size变换后的图像对不上的情况，请问下我理解的对嘛。谢谢您！

本仓库里box到这一步已经归一化了, 图像resize不影响

[vvvvvair]

但是boxes没有做相应的变换，这样会不会存在boxes和size变换后的图像对不上的情况，请问下我理解的对嘛。谢谢您！

本仓库里box到这一步已经归一化了, 图像resize不影响

明白，谢谢您！按照这样理解的话还是有点疑问。那数据做_transforms变换时为什么可以先resize后再做normal，而且normal时在resize的大小（640）上进行的，并没有按比例进行调整。希望您可以指点下迷津，感谢！