摘要： roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标 阅读全文

摘要： 从RFCN来看，Resnet-50和Resnet-101到最后一层卷积都是缩小到原来尺寸的16分之一，并且都用的7x7的格子去roi pooling。 看paper可以知道：resnet-50核心是由3个conv2_x（3个卷积层），4个conv3_x（3个卷积层），6个conv4_x（3个卷积层） 阅读全文

摘要： max pooling 在不同的 depth 上是分开执行的，且不需要参数控制。也就是说，pooling之后，feature map的维度不会改变 阅读全文