[CLS 02 · 从类别到区域与掩码](/course/notebooks/f9ab632ba16b4f2084669791cba6ba85.html)

# RoIAlign 的正面作用，是保留连续区域位置，在已有特征图上做采样，减少取整造成的区域错位
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同图四输出、共享计算、FCN、RoIAlign、信息碰撞与SAM接口

RoIAlign 的正面作用，是保留连续区域位置，在已有特征图上做采样，减少取整造成的区域错位。

约定原图坐标与特征坐标满足 `u=x/stride`，不引入像素中心额外偏移。若 x=35、stride=16，则 u=2.1875。它位于特征索引 2 与 3 之间，距离左邻为 0.1875。给定两个邻居值 2 与 6：

$v=(1-0.1875)\times 2+0.1875\times 6=2.75.$

若先把位置取成 2，读取值会是 2，连续位移的影响被丢掉了。真实 RoIAlign 在二维区域的网格中采样，使用双线性插值并聚合；这里的一维例子只隔离连续位置怎样影响读数。

**先预测：** 将 x 改为 36，读数是否连续变化？把 stride 改成 8 时，还能沿用特征索引 2、3 的这两个数吗？坐标约定与特征值必须一起明确。