原文链接：https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/
目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段：
（1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of interest（ROI）。
（2）final classification：确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景。
这个architecture存在的一些问题是：
- 产生大量的region proposals 会导致performance problems，很难达到实时目标检测。
- 在处理速度方面是suboptimal。
- 无法做到end-to-end training。
这就是ROI pooling提出的根本原因。
ROI pooling层能实现training和testing的显著加速，并提高检测accuracy。该层有两个输入：
- 从具有多个卷积核池化的深度网络中获得的固定大小的feature maps；
- 一个表示所有ROI的N*5的矩阵，其中N表示ROI的数目。第一列表示图像index，其余四列表示其余的左上角和右下角坐标；
ROI pooling具体操作如下：
（1）根据输入image，将ROI映射到feature map对应位置；
（2）将映射后的区域划分为相同大小的sections（sections数量与输出的维度相同）；
（3）对每个sections进行max pooling操作；
这样我们就可以从不同大小的方框得到固定大小的相应 的feature maps。值得一提的是，输出的feature maps的大小不取决于ROI和卷积feature maps大小。ROI pooling 最大的好处就在于极大地提高了处理速度。
ROI pooling example
考虑一个8*8大小的feature map，一个ROI，以及输出大小为2*2.
（1）输入的固定大小的feature map
（2）region proposal 投影之后位置（左上角，右下角坐标）：（0，3），（7，8）。
（3）将其划分为（2*2）个sections（因为输出大小为2*2），我们可以得到：
（4）对每个section做max
pooling，可以得到：
ROI pooling总结：
（1）用于目标检测任务；（2）允许我们对CNN中的feature map进行reuse；（3）可以显著加速training和testing速度；（4）允许end-to-end的形式训练目标检测系统。