四个邻点如何读出 2.5

把左上、右上、左下、右下值依次记为 0、2、4、6。要读取的点相对左上角横向走了 α=1/4、纵向走了 β=1/2。上排插值为 $(1-α)0+α2=.5$，下排为 $(1-α)4+α6=4.5$，再纵向插值得 $(1-β).5+β4.5=2.5$。

也可直接写四点加权和：

$$v=(1-α)(1-β)F_{00}+α(1-β)F_{10}+(1-α)βF_{01}+αβF_{11}.$$

对应权重为 3/8、1/8、3/8、1/8，总和为 1。代入得 $0+2/8+12/8+6/8=2.5$。离左边更近，所以两项左邻的总权重是 3/4；纵向正好一半，上下各占 1/2。这些比例直接来自几何，而不是学出来的四个自由参数。

RoIAlign 在每个 bin 内组织多个这种连续采样点，再按实现聚合。它用原有特征构造位置相关读数，没有查到原图中的隐藏真值。改变特征图分辨率、RoI 或采样数量时，应重新计算位置；不能沿用旧邻点却声称只是换了 stride。

读完算例后，接着看原论文的对照：对齐改善了哪些指标，区分“使用双线性插值”和“保持坐标对齐”的作用。