Caffe中的ROI Pooling层是一种用于目标检测和目标识别任务的特殊池化层。它接收两个输入：特征图和感兴趣区域（Region of Interest，ROI）的坐标信息。ROI Pooling层将每个ROI划分为固定大小的子区域，并对每个子区域进行最大值池化操作，最终产生固定大小的输出特征图。这种操作可以将不同大小的ROI映射到相同大小的特征图上，从而使得神经网络可以更好地学习目标的位置和特征。ROI Pooling层在Faster R-CNN等物体检测网络中得到广泛应用。
