1.roi pooling
將從rpn中得到的不同Proposal大小變為fixed_length output,
也就是將roi區域的卷積特征拆分成為H*W個網格，對每個網格進行maxpooling,然后就能得到固定大小的特征。
2.roi align
從原圖的proposal映射回feature map，從原圖到特征圖直接的ROI映射使用雙線性插值
形狀不變
3.roi wrap
將fearure map 剪切一塊，然后wrap到固定大小，采用長度和寬度兩個方向的雙線性插值。
形狀改變
4.Position Sensitive ROI Pooling
位置敏感roi pooling
在RFCN中，采用position sensitive score maps這種針對特征圖位置信息的提取方式，再進行pooling操作
增強檢測器對位置的敏感性。