ROI Pooling可以在Faster RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map。
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。
一.ROI Pooling
针对上图
- Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表示，经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800*800,最后一层特征图feature map大小:25*25
- 假定原图中有一region proposal，大小为665*665，这样，映射到特征图中的大小：665/32=20.78,即20.78*20.78，如果你看过Caffe的Roi Pooling的C++源码，在计算的时候会进行取整操作，于是，进行所谓的第一次量化，即映射的特征图大小为20*20
- 假定pooled_w=7,pooled_h=7,即pooling后固定成7*7大小的特征图，所以，将上面在 feature map上映射的20*20的 region proposal划分成49个同等大小的小区域，每个小区域的大小20/7=2.86,即2.86*2.86，此时，进行第二次量化，故小区域大小变成2*2
- 每个2*2的小区域里，取出其中最大的像素值，作为这一个区域的‘代表’，这样，49个小区域就输出49个像素值，组成7*7大小的feature map
总结，所以，通过上面可以看出，经过两次量化，即将浮点数取整，原本在特征图上映射的20*20大小的region proposal，偏差成大小为14*14的，这样的像素偏差势必会对后层的回归定位产生影响
ROI Pooling需要取整，这样的取整操作进行了两次，一次是得到bbox在feature map上的坐标时。
例如：原图上的bbox大小为665x665，经backbone后，spatial scale=1/32。因此bbox也相应应该缩小为665/32=20.78，但是这并不是一个真实的pixel所在的位置，因此这一步会取为20。0.78的差距反馈到原图就是0.78x32=25个像素的差距。如果是大目标这25的差距可能看不出来，但对于小目标而言差距就比较巨大了。
二.ROI Align
这个是在Mask RCNN中使用以便使生成的候选框region proposal映射产生固定大小的feature map时提出的
先贴出一张图，接着通过这图解释RoiAlign的工作原理
同样，针对上图，有着类似的映射
- Conv layers使用的是VGG16，feat_stride=32(即表示，经过网络层后图片缩小为原图的1/32),原图800*800,最后一层特征图feature map大小:25*25
- 假定原图中有一region proposal，大小为665*665，这样，映射到特征图中的大小：665/32=20.78,即20.78*20.78，此时，没有像RoiPooling那样就行取整操作，保留浮点数
- 假定pooled_w=7,pooled_h=7,即pooling后固定成7*7大小的特征图，所以，将在 feature map上映射的20.78*20.78的region proposal 划分成49个同等大小的小区域，每个小区域的大小20.78/7=2.97,即2.97*2.97
- 假定采样点数为4，即表示，对于每个2.97*2.97的小区域，平分四份，每一份取其中心点位置，而中心点位置的像素，采用双线性插值法进行计算，这样，就会得到四个点的像素值，如下图
上图中，四个红色叉叉‘×’的像素值是通过双线性插值算法计算得到的
最后，取四个像素值中最大值作为这个小区域(即：2.97*2.97大小的区域)的像素值，如此类推，同样是49个小区域得到49个像素值，组成7*7大小的feature map
总结：知道了RoiPooling和RoiAlign实现原理，在以后的项目中可以根据实际情况进行方案的选择；对于检测图片中大目标物体时，两种方案的差别不大，而如果是图片中有较多小目标物体需要检测，则优先选择RoiAlign，更精准些，并且对于实例分割这种涉及图像的像素分割的任务，也是要选取roi align方法。
补充：
ROI Align：
- 将bbox区域按输出要求的size进行等分，很可能等分后各顶点落不到真实的像素点上
- 没关系，在每个bin中再取固定的4个点(作者实验后发现取4效果较好)，也就是图二右侧的蓝色点
- 针对每一个蓝点，距离它最近的4个真实像素点的值加权(双线性插值)，求得这个蓝点的值
- 一个bin内会算出4个新值，在这些新值中取max，作为这个bin的输出值
- 最后就能得到2x2的输出