lightly-ai/lightly

Use InterpolationMode.BICUBIC instead of magic interpolation values in transforms

Geschlossen

#2.009 geöffnet am 30.07.2026

Auf GitHub ansehenContributor Guide
 (0 Kommentare) (0 Reaktionen) (0 zugewiesene Personen)Python (337 Forks)auto 404
good first issuehelp wantedrefactor

Repository-Metriken

Stars
 (3.775 Sterne)
PR-Merge-Metriken
 (PR-Metriken ausstehend)

Beschreibung

lightly/transforms/ has two inconsistent ways of specifying bicubic interpolation for RandomResizedCrop:

  • interpolation=3 — mae_transform.py, ijepa_transform.py, wmse_transform.py, capi_transform.py
  • interpolation=PIL.Image.BICUBIC with a # type: ignore[attr-defined] — dino_transform.py, ibot_transform.py

Both should become:

T.RandomResizedCrop(input_size, scale=(min_scale, 1.0), interpolation=T.InterpolationMode.BICUBIC)

T is torchvision_transforms from lightly.transforms.torchvision_v2_compatibility, already imported in every affected file, and T.InterpolationMode.BICUBIC resolves under both the v1 and v2 compatibility paths. No new import needed, and it drops the type: ignore in the DINO/iBOT files.

Files to update:

  • lightly/transforms/mae_transform.py
  • lightly/transforms/ijepa_transform.py
  • lightly/transforms/wmse_transform.py
  • lightly/transforms/capi_transform.py
  • lightly/transforms/dino_transform.py
  • lightly/transforms/ibot_transform.py

Contributor Guide

Research-Richtung
Untersuchen Sie die sechs Transformationsdateien unter lightly/transforms, finden Sie die Interpolationsargumente in RandomResizedCrop und ersetzen Sie sowohl die Zahl 3 als auch PIL.Image.BICUBIC durch T.InterpolationMode.BICUBIC. Entfernen Sie den type: ignore Kommentar in den DINO und iBOT Dateien. Führen Sie die relevanten Tests aus, um sicherzustellen, dass nichts bricht.
Tech Stack
pythonpytorch
Domain
machine learning
Issue Type
Refactoring
SchwierigkeitGeschätzte Implementierungsschwierigkeit für neue Contributors, von 1 für sehr kleine Änderungen bis 5 für Expertenarbeit.
2
Geschätzte ZeitEin grober Zeitrahmen, um zu recherchieren, zu implementieren, zu testen und einen Pull Request vorzubereiten.
1-3 Stunden
AktivitätsstatusWie verfügbar das Issue gerade wirkt: frisch, aktiv, stale, blockiert oder wartet auf Maintainer-Input.
Frisch
KlarheitWie klar das Issue die erwartete Änderung, Akzeptanzkriterien und den nächsten Schritt erklärt.
Klar
Voraussetzungen
GitPythonPyTorch
EinsteigerfreundlichkeitEin Score von 1 bis 100, der schätzt, wie zugänglich dieses Issue für First-Time Contributors ist.
85