lightly-ai/lightly

Use InterpolationMode.BICUBIC instead of magic interpolation values in transforms

Chiusa

#2009 aperta il 30 lug 2026

Vedi su GitHubGuida contributor
 (0 commenti) (0 reazioni) (0 assegnatari)Python (337 fork)auto 404
good first issuehelp wantedrefactor

Metriche repository

Star
 (3775 stelle)
Metriche merge PR
 (Metriche PR in attesa)

Descrizione

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

Guida contributor

Direzione di ricerca
Ispeziona i sei file di trasformazione sotto lightly/transforms, individua gli argomenti di interpolazione in RandomResizedCrop e sostituisci sia il numero 3 che PIL.Image.BICUBIC con T.InterpolationMode.BICUBIC. Rimuovi il commento type: ignore nei file DINO e iBOT. Esegui i test pertinenti per confermare che nulla si rompa.
Tech stack
pythonpytorch
Dominio
machine learning
Tipo issue
Refactoring
DifficoltàQuanto dovrebbe essere impegnativa per un nuovo contributor.
2
Tempo stimatoTempo stimato per completare e verificare uno scope piccolo.
1-3 ore
Stato attivitàQuanto è probabile che la issue sia ancora attiva e reviewable.
Nuova
ChiarezzaQuanto chiaramente la issue descrive problema, scope e risultato atteso.
Chiara
Prerequisiti
GitPythonPyTorch
Adatta ai principiantiQuanto la issue è adatta a contributor alla prima esperienza.
85