[RoIPooling] - 实现更准确的目标检测

[RoIPooling] - 实现更准确的目标检测

在目标检测中，RoI(Region of Interest) Pooling是一种常用的技术，它可以将任意大小的特征图区域映射到固定大小的特征图上。这种方法可以帮助减小图像大小的影响，防止过拟合现象的发生，并且提高模型的泛化性能。

RoIPooling的主要思路是将目标区域分割成子区域，然后对每一个子区域进行最大池化，从而生成一个固定大小的特征图。下面我们来看一下RoIPooling的具体实现：

import torch
import torchvision

class RoIPoolingLayer(torch.nn.Module):
    def