我正在将包含裁剪面部的张量从BlazeFace传递到我的自定义模型中进行分类任务。问题在于这些维度与我的自定义模型的输入不匹配，我的模型是使用迁移学习和MobileNetV2训练的。我意识到当裁剪的面部尺寸小于我的自定义模型的形状时，我尝试调整它们的尺寸。我该怎么做才能让裁剪的面部适合模型呢？

模型输入形状 : [1,224,224,3]裁剪的面部 : [1,117,68,3]

        const crop = tf.image.cropAndResize(          tensorReshaped,          boxes,          [0],          [height, width]        );        // 将裁剪的面部调整大小到 [1,224,224,3]        console.log(crop.shape);        const prediction = model.predict(crop.reshape([1, 224, 224, 3]));        if (!prediction || prediction.length === 0) {          console.log("No prediction available");          return;        }        // 进行预测。        const preds = prediction.dataSync();        console.log(preds);

回答：

我需要调整裁剪图像的大小而不是改变它们的形状

const alignCorners = false;        // 将裁剪的图像调整大小到 [1,224,224,3]        const imageResize = tf.image.resizeBilinear(          crop,          [224, 224],          alignCorners        );