输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。

输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。

输入层中原本固定采样区域分别加入偏移向量，然后在卷积核中通过双线性插值的算法将带有偏移向量的采样点集中在一起，并且使得带偏移向量的输出特征图与输入的特征图具有一致的空间分辨率，最终传递给下一个网络层。这样在不改变空间分辨率的情况下，实现对不规则图像特征的提取。

先说说我之前的错误理解吧。我们都知道，将图片放大后，有一些像素，我们是找不到他对应的值的。例如下图中右面的图片中的 [0,1]，[0,2] 等等。我一直认为双线性插值的意思是：右图中 [0,1] 的值是由右图中 [0,0]，[0,3]，[3,0]，[3,3] 四个点的值通过计算得出的。 其实，这个想法是大错特错的。如果有的小伙伴和以前的我一样迷糊的，可能就会想，怎么会不对呢？ 要讲清楚这个问题，就要从如何放大一张图片说起。