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具体的操作为什么这样做，可参照：
ROI pooling层
说起ROI Alignment，就要说道faster-rcnn的ROI pooling，
ROIpooling层结构是为了将原图像的rois映射到固定大小的feature map上。而此方法有一些缺点，会带来边缘像素的缺失
ROI Align的作用
如果roi大小为(7,6)，而roipooling是分成了(6,6)的部分，(7,6)到(6,6)的转换必然带来了边缘某像素的损失。而roialign利用双线性插值，将roi(7,6)插值扩充到(12,12)，此时再做(6,6)的roipooling，会提高精度，充分利用了roi的像素。
用到的文件链接: https://pan.baidu.com/s/1-f98btUdxX5h8bFTKRxLmA 密码: mypk
1.~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/include/caffe/layers 添加roi_align_layer.hpp
2.~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/layers 添加roi_align_layer.cpp roi_align_layer.cu
3.~/py-faster-rcnn/caffe-fast-rcnn/src/caffe/proto 中caffe.proto添加add for roi align以下的
-
// Message that stores parameters used by ROIPoolingLayer -
message ROIPoolingParameter { -
// Pad, kernel size, and stride are all given as a single value for equal -
// dimensions in height and width or as Y, X pairs. -
optional uint32 pooled_h = 1 [default = 0]; // The pooled output height -
optional uint32 pooled_w = 2 [default = 0]; // The pooled output width -
// Multiplicative spatial scale factor to translate ROI coords from their -
// input scale to the scale used when pooling -
optional float spatial_scale = 3 [default = 1]; -
// add for roi align -
optional float pad_ratio = 4[default = 0]; -
optional uint32 bi_type = 5 [default = 0]; -
optional bool is_multi_interpolate = 6 [default = true];
4.返回caffe-fast-rcnn路径下 make clean ,make -j64,make pycaffe
5.修改model文件夹下面的prototxt模型文件，将ROIPooling换成ROIAlign
---------------------------------------- 更新与2018年5月16日 --------------------------------------
如果你电脑出现下面这样的问题
roi_align_layer.cu:240] Check failed: error == cudaSuccess (7 vs. 0) too many resources requested for launch
【解决方法】：
1. 删除 roi_align_layer.cu文件
2. 打开roi_align_layer.hpp文件注释掉需要gpu加速的语句.（如下图）
3. 重新编译 make clean ,make -j64,make pycaffe
注意：如果不注释hpp的那一段，直接删除cu文件，重新编译会报错
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