训练pp-liteseg模型 如何将RandomPaddingCrop取消，不进行随机裁剪

[alanxinn]

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train_dataset:
transforms:
- type: ResizeStepScaling
min_scale_factor: 0.125
max_scale_factor: 1.5
scale_step_size: 0.125
- type: RandomPaddingCrop #从原始图像和标注图像中随机裁剪1024x512大小
crop_size: [1024, 512]
- type: RandomHorizontalFlip
- type: RandomDistort
brightness_range: 0.5
contrast_range: 0.5
saturation_range: 0.5
- type: Normalize

上述为默认config

若将crop_size: [1024, 512]设置为训练图像的真实尺寸，是否就不会进行裁剪了？ 或者直接将RandomPaddingCrop这个type注释掉即可

[changdazhou]

注释掉即可，但是并不绝对能跑通哈，需要实验一下，部分模型可能不支持任意分辨率图片输入

[alanxinn]

注释掉即可，但是并不绝对能跑通哈，需要实验一下，部分模型可能不支持任意分辨率图片输入

好的，我试一下，还有请教一下，将训练好的模型转为onnx 1x3x512x512 推理效果很好，但是转为1x3x256x256效果很差，如果我想训练的图resize到256x256，是否效果会变好呢？

[changdazhou]

会的，保证训练图尺寸和推理尺寸一致很重要的哈

[alanxinn]

会的，保证训练图尺寸和推理尺寸一致很重要的哈

好的，感谢您的耐心解答