每一个RoI都由一个四元组（r,c,h,w）表示，其中（r，c）表示左上角，而（h，w）则代表高度和宽度。这一层使用最大池化（max pooling）将RoI区域转化成固定大小的 H*W 的特征图（H和W是取决于任何特定RoI层的超参数）。
RoI 最大池化通过将 h×w RoI窗口划分为 h / H × w / W个子窗口网格，子窗口大小固定为 H × W ，然后将每个子窗口中的值max pooling到相应的输出网格单元 。
roi_pool层将每个候选区域均匀分成 H × W 块，对每块进行max pooling。将特征图上大小不一的候选区域转变为大小统一的数据，送入下一层。
Rol pooling layer的作用主要有两个：
1.是将image中的rol定位到feature map中对应patch
2.是用一个单层的SPP layer将这个feature map patch下采样为大小固定的feature再传入全连接层。即
RoI pooling layer来统一到相同的大小－> (fc)feature vector 即－>提取一个固定维度的特征表示
1.是将image中的rol定位到feature map中对应patch
2.是用一个单层的SPP layer将这个feature map patch下采样为大小固定的feature再传入全连接层。即
RoI pooling layer来统一到相同的大小－> (fc)feature vector 即－>提取一个固定维度的特征表示
通俗理解就是将不同尺寸的feature map强行按照不同划分强行最大池化得到想要的尺寸