【AI面试】RoI Pooling 和 RoI Align 方法辨析

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分类专栏： 7天快速通过AI/CV面试 文章标签： 人工智能 目标检测 目标分割 ROI
于 2023-05-14 22:34:53 首次发布
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RoI Pooling和RoI Align是目标检测中用于特征提取的方法。RoI Pooling通过最大池化操作，将RoI转换为固定大小的特征图，但可能造成信息损失。RoI Align采用双线性插值，提供更精确的对齐，保留更多空间信息，但计算量较大。两者之间的选择取决于应用场景和计算资源的需求。

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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。

具体到操作过程如下：

过程

RoI Pooling实质上是什么呢？

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