mmdetection pipeline에서의 resize scale에 대해서 질문이 있습니다

안녕하세요 'Config의 이해 Data Pipeline` 강의에서 질문이 있습니다

데이터 파이프라인에서 resize의 img_scale로 모든 이미지를 resize 한다는 것인가요? 굉장히 큰 사이즈로 reshape를 하길래, 혹시나 해서 궁금해서요

그리고 keep_ratio를 유지하면 남은 여백에 대해서는 검은색으로 padding을 한다는 것인가요?

+ 추가로 아래와 같은 pipeline을 봤는데 ,이때는 img_scale이 2가지가 있는데, 그럼 이때는 두 사이즈로 모두 rescale 되어서 하나의 이미지가 2개의 image로 augmentation 개념으로 변형되어서 입력으로 들어가는 형태인거죠?

train_pipeline = [
    dict(type='LoadImageFromFile'),
    dict(type='LoadAnnotations', with_bbox=True),
    dict(type='Concat', template_path=data_root + 'template_Images/'),
    dict(
        type='Resize',
        img_scale=[(3400, 300), (3400, 500)],
        multiscale_mode='range',
        keep_ratio=True),
    dict(type='RandomFlip', flip_ratio=0.5),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='Pad', size_divisor=32),
    dict(type='DefaultFormatBundle'),
    dict(type='Collect', keys=['img', 'gt_bboxes', 'gt_labels']),
]