RoI Pooling和RoI Align是两种常用的目标检测中的RoI特征提取方法。它们的主要区别在于：如何将不同大小的RoI对齐到固定大小的特征图上，并在这个过程中保留更多的空间信息。
如果你是做目标检测相关的项目，那么这个问题肯定是跑不了。尤其是RCNN系列，肯定跑不掉。所以搞清楚这里的辨析，显得非常重要。
一、RoI Pooling
RoI Pooling最早是在Fast R-CNN中提出的，它的基本思路是：
将一个个大小不同的RoI，变成一个固定大小的网格（比如7*7），然后在每个网格上进行最大池化，输出固定大小的特征图。
RoI Pooling实质上是什么呢？
RoI层只是SPPnets中使用的空间金字塔池化层的特殊情况，其中只有一个金字塔层。（The RoI layer is simply the special-case of the spatial pyramid pooling layer used in SPPnets in which there is only one pyramid level.）
RoI Pooling的步骤：
- 将
bounding box区域按输出要求的size进行等分，很可能等分后，各顶点
