ROI pooling具体操作如下：
- 根据输入image，将ROI映射到feature map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
我们有一个8*8大小的feature map，一个ROI，以及输出大小为2*2.
输入的固定大小的feature map
region proposal 投影之后位置（左上角，右下角坐标）：（0，3），（7，8）。
将其划分为（2*2）个sections（因为输出大小为2*2），我们可以得到：
对每个section做max pooling，可以得到：
整体过程如下：
说明：在此案例中region proposals 是5*7大小的，在pooling之后需要得到2*2的，所以在5*7的特征图划分成2*2的时候不是等分的，行是5/2，第一行得到2，剩下的那一行是3，列是7/2，第一列得到3，剩下那一列是4。