RCNN

RCNN（Regions with CNN features）是一种深度学习模型，它通过将目标检测任务转化为候选区域分类和定位问题来解决目标检测问题。该模型利用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，并将其应用于候选区域进行分类和定位。RCNN首先使用选择性搜索算法生成一系列候选区域，然后对每个候选区域提取特征并送入CNN中进行分类和回归。最后，RCNN通过非极大值抑制（NMS）来消除重叠的边界框，得到最终的目标检测结果。RCNN在图像识别和计算机视觉领域取得了显著的成果，为后续的目标检测算法奠定了基础。