ROI Align 是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式, 很好地解决了ROI Pooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。实验显示，在检测测任务中将 ROI Pooling 替换为 ROI Align 可以提升检测模型的准确性。
ROI Pooling过程：
1、首先根据后面网络要求的输入尺寸求网格大小，如输入特征图尺寸为5*5，而网络输入尺寸为2*2，那么网格的划分结果为
2、对于每个小网格，求最大值作为该网格最大池化之后的值。
在这个过程中会有两次量化操作。对于一个region proposal，首先从原图经过全卷积网络到特征图，得到的候选框位置可能存在浮点数，进行取整操作从而出现第一次量化；其次，在ROI Pooling求取每个小网格的位置时也同样存在浮点数取整的情况。这两次量化的结果都使得候选框的位置会出现偏差，在论文里，作者把它总结为“不匹配问题（misalignment）。如下图所示，假设图片经过主干网络提取特征后，特征图缩放步长（stride）为32，则该层特征图上0.1个像素的偏差，缩放到原图就是3.2个像素。
ROI Align过程：
为了解决ROI Pooling的上述缺点，作者提出了ROI Align这一改进的方法。ROI Align的思路很简单：取消量化操作，使用双线性内插的方法获得坐标为浮点数的像素点上的图像数值,从而将整个特征聚集过程转化为一个连续的操作，。值得注意的是，在具体的算法操作上，ROI Align并不是简单地补充出候选区域边界上的坐标点，然后将这些坐标点进行池化，而是重新设计了一套比较优雅的流程，如图3所示：
遍历每一个候选区域，保持浮点数边界不做量化。
将候选区域分割成k x k个单元，每个单元的边界也不做量化。
在每个单元中计算固定四个坐标位置，用双线性内插的方法计算出这四个位置的值，然后进行最大池化操作。
这里对上述步骤的第三点作一些说明：这个固定位置是指在每一个矩形单元（bin）中按照固定规则确定的位置。比如，如果采样点数是1，那么就是这个单元的中心点。如果采样点数是4，那么就是把这个单元平均分割成四个小方块以后它们分别的中心点。显然这些采样点的坐标通常是浮点数，所以需要使用插值的方法得到它的像素值。在相关实验中，作者发现将采样点设为4会获得最佳性能，甚至直接设为1在性能上也相差无几。事实上，ROI Align 在遍历取样点的数量上没有ROIPooling那么多，但却可以获得更好的性能，这主要归功于解决了misalignment的问题。值得一提的是，我在实验时发现，ROI Align在VOC2007数据集上的提升效果并不如在COCO上明显。经过分析，造成这种区别的原因是COCO上小目标的数量更多，而小目标受misalignment问题的影响更大（比如，同样是0.5个像素点的偏差，对于较大的目标而言显得微不足道，但是对于小目标，误差的影响就要高很多）。
反向传播公式：
常规的ROI Pooling的反向传播公式如下：
这里，xi代表池化前特征图上的像素点；yrj代表池化后的第r个候选区域的第j个点；i*(r,j)代表点yrj像素值的来源（最大池化的时候选出的最大像素值所在点的坐标）。由上式可以看出，只有当池化后某一个点的像素值在池化过程中采用了当前点Xi的像素值（即满足i=i*(r，j)），才在xi处回传梯度。
类比于ROIPooling，ROIAlign的反向传播需要作出稍许修改：首先，在ROIAlign中，xi*（r,j）是一个浮点数的坐标位置(前向传播时计算出来的采样点)，在池化前的特征图中，每一个与 xi*(r,j) 横纵坐标均小于1的点都应该接受与此对应的点yrj回传的梯度，故ROI Align 的反向传播公式如下:
上式中，d(.)表示两点之间的距离，Δh和Δw表示 xi 与 xi*(r,j) 横纵坐标的差值，这里作为双线性内插的系数乘在原始的梯度上。
参考文献：
http://blog.csdn.net/u011918382/article/details/79455407
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