TensorFlow目标检测训练时，图像缩小时边界框是否同步调整？

是的，当你用fixed_shape_resizer将640x640的图像缩放到320x320时，原始边界框会同步按比例缩小，完全适配缩放后的图像尺寸。

具体来说，缩放过程中会计算统一的缩放比例：横向比例为320/640=0.5，纵向比例同样是0.5。原始边界框的所有坐标值（xmin、ymin、xmax、ymax）都会乘以这个比例，得到对应320x320图像的边界框坐标。

举个实际例子：如果原始640x640图像中某目标的边界框是(100, 100, 300, 300)，缩放后这个框会变成(50, 50, 150, 150)，刚好对应320x320图像里同一目标的位置和大小。

这种比例缩放是目标检测数据预处理的标准逻辑，核心是保证模型接收的图像与边界框完全匹配，避免出现目标位置或尺寸错位的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Isaac Padberg