Caffe中的ROI Pooling層是一種用于目標檢測和目標識別任務的特殊池化層。它接收兩個輸入：特征圖和感興趣區域（Region of Interest，ROI）的坐標信息。ROI Pooling層將每個ROI劃分為固定大小的子區域，并對每個子區域進行最大值池化操作，最終產生固定大小的輸出特征圖。這種操作可以將不同大小的ROI映射到相同大小的特征圖上，從而使得神經網絡可以更好地學習目標的位置和特征。ROI Pooling層在Faster R-CNN等物體檢測網絡中得到廣泛應用。
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