RoI pooling层详解

RoI pooling层的意义：

RoIs pooling是pooling层的一种，而且是针对RoIs的pooling，特点是输入特征图的尺寸不固定，但是输出特征图的尺寸固定；

什么是ROI呢？
ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”；
1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射，如下图所示；
2）在Faster RCNN中，候选框是经过RPN产生的，然后再把各个“候选框”映射到特征图上，得到RoIs。

输入有两部分组成：

特征图：指的是图1中所示的特征图，在Fast RCNN中，它位于RoI Pooling之前，在Faster RCNN中，它是与RPN共享那个特征图，通常我们常常称之为“share_conv”；
rois：在Fast RCNN中，指的是Selective Search的输出；在Faster RCNN中指的是RPN的输出，一堆矩形候选框框，形状为1x5x1x1（4个坐标+索引index），其中值得注意的是：坐标的参考系不是针对feature map这张图的，而是针对原图的（神经网络最开始的输入）

输出：

输出是batch个vector，其中batch的值等于RoI的个数，vector的大小为channel * w * h；RoI Pooling的过程就是将一个个大小不同的box矩形框，都映射成大小固定（w * h）的矩形框；

ROI pooling具体操作如下：

根据输入image，将proposals映射到feature map上ROIs对应位置；
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）；
对每个section进行max pooling

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：

参考：https://blog.csdn.net/auto1993/article/details/78514071

https://blog.csdn.net/a8039974/article/details/80811699

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