Тонкая настройка обнаружения объектов TF2 — изменить размер входного изображения?

Я пытаюсь настроить предварительно обученную модель из TensorFlow 2 Model Zoo, скажем, EfficientDet D0 512x512, который выводит ограничивающие рамки для нескольких объектов на одном изображении.

Но мои изображения набора данных KITTI имеют размер около 1200x400. Следовательно, изменение размера с 1200 x 400 до 512 x 512 очень неудобно и приводит к огромной потере информации. Использование других размеров, таких как 800x800 или 1024x1024, одинаково проблематично из-за квадратного соотношения сторон.

Были не очень полезные потоки issue.

И все просто говорят вам изменить размер изображений на меньший размер в файле pipeline.config следующим образом:

image_resizer {
  fixed_shape_resizer {
    height: 300
    width: 300
  }
}

image_resizer {
  keep_aspect_ratio_resizer {
    min_dimension: 300
    max_dimension: 300
  }
}

Но это не то, чем я хочу заниматься.

Keras очень удобен в этом случае, потому что вы можете просто указать размер входного тензора при загрузке предварительно обученной модели и вуаля.

model = VGG16(weights="imagenet",
           include_top=False,
           input_tensor=Input(shape=(224, 224, 3)))

Итак, есть ли способ изменить форму входного тензора файлов зоопарка модели TF2?

Заранее спасибо!