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title: ROIPooling
description: "- x:"
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# ROIPooling

#### 输入

- x:

  - 是否必填：必填
  - 数据类型：float16、float32
  - 参数解释：输入feature Map[batch,C,H,W]
  - 规格限制：h和w随着pooled_h/pooled_w取值不同，其范围也不相同：

    1. pooled_h=pooled_w:2,17,h和w<=50
    2. pooled_h=pooled_w:4,5,10-16,h和w<=70
    3. pooled_h=pooled_w:7,8,h和w<=80
    4. pooled_h=pooled_w:3,h和w<=60
    5. pooled_h=pooled_w:18-20, h和w<=40


- rois:

  - 是否必填：必填
  - 数据类型：float16、float32
  - 参数解释：ROIS的输入[batch,5,N]，其中N表示所有Batch中最大roi框的个数向上16对齐后的值
    例如：其中某个Batch对应的roi框个数为最大，且值为17，则N=32。N<=6000

  - 规格限制：

    - 默认值：float16
    - 使用约束：

      - 每次在填充数据前请先对该内存块执行清零操作
      - roi数据输入给ROIPooling算子前，要先执行clip操作，即需要保证roi的坐标在feature Map的宽高范围内，然后再输入给ROIPooling算子，否则超出feature Map范围的roi框，对应的结果可能会和CPU结果不一致

- roi_actual_num:

  - 是否必填：非必填
  - 数据类型：int
  - 参数解释：Tensor的shape为[batch,8]，其中8表示8列数中只有第一列有效（为满足性能加速，进行数据对齐，后面7列数字是补齐的无效数据），表示每个batch实际的rois数量
    例如，shape为[4,8]，其中只有首列表示有效数据，存放每个batch的rois数量

    [0,0]...[0,7]

    [1,0]...[1,7]

    [2,0]...[2,7]

    [3,0]...[3,7]

  - 规格限制：
    默认值：int32

    使用约束：如不使用该参数，则推理过程中按rois中的N执行，如使用该参数，则推理过程中按roi_actual_num中的实际roi框个数执行


#### 属性

- pooled_h:

  - 是否必填：必填
  - 数据类型：int
  - 参数解释：roi_pooling的高，必须大于0
  - 规格限制：[2,20]


- pooled_w:

  - 是否必填：必填
  - 数据类型：int
  - 参数解释：roi_pooling的宽，必须大于0
  - 规格限制：[2,20]

- spatial_scale:

  - 是否必填：非必填
  - 数据类型：float
  - 参数解释：rois映射到原始Feature Map的缩放比例系数，如果有spatial_scale_h和spatial_scale_w，则以spatial_scale_h和spatial_scale_w为准，如果不提供spatial_scale_h和spatial_scale_w，则在Caffe插件中把spatial_scale转换为spatial_scale_h和spatial_scale_w
  - 规格限制：无

- spatial_scale_h:

  - 是否必填：非必填
  - 数据类型：float
  - 参数解释：rois映射到原始Feature Map的高缩放比例系数，默认值为0.0625
  - 规格限制：无

- spatial_scale_w:

  - 是否必填：非必填
  - 数据类型：float
  - 参数解释：rois映射到原始Feature Map的宽缩放比例系数，默认值为0.0625
  - 规格限制：无

#### 输出

y:- 是否必填：必填
- 数据类型：float16、float32
- 参数解释：从feature map中根据rois的坐标crop出对应部分后，再根据输出size的配置进行max pooling[batch*N,C,pooled_h,pooled_w]
- 规格限制：无