问题标签 [bilinear-interpolation]
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python - 如何使用加权平均重新采样二维空间矩阵（不是时间序列）以从 1 公里网格到 0.25 度
我有一个形状为 [num_X, num_Y] 的凹凸矩阵 A。对应的经纬度数组是 A_lat（大小为 [num_Y,1]）和 A_lon（大小为 [num_X,1]）。并且该矩阵的每个元素例如 A[i, j] 表示纬度 A_lat[j] 和经度 A_lon[I] 处的地球物理变量（例如叶面积指数）的值。
现在矩阵 A 的分辨率为 1km，而我想通过使用将其重新采样到 0.25 度的分辨率weighted average。那么我该怎么做呢？谢谢！
python - 使用 PyTorch grid_sample 从右图和逆深度重建左图
我正在实现本文中的基本架构： PyTorch 中的https://arxiv.org/pdf/1705.08260.pdf。
它由自动编码器和空间转换器组成。自编码器的输出与右图像一起被馈送到 ST 或可以说是双线性采样器，并且该双线性插值的输出用于计算左图像与其自身之间的 L1 损失。
但是有一个问题，我真的不认为这段代码会做我想做的事。PyTorch中grid_sample函数的官方文档是指网格必须在-1和1范围内，但网格本身的最大值大于1。如果这段代码是正确的，那么我应该重写网格归一化的行?
我的第一个想法是像这样重写它：(grid / torch.max(grid) - 0.5) * 2所以值介于 -1 和 1 之间，那么我应该删除 padding_mode 参数，因为没有值超出范围。
如果这是正确的，那么让我知道，这样我就可以确定这是正确的道路。