在深度学习领域，RCNN（Regions with CNN features）可以说是目标检测领域的里程碑之一。它的提出不仅推动了目标检测技术的发展，也为后续Faster R-CNN等模型奠定了坚实的基础。那么，RCNN究竟是如何工作的呢？🧐

首先，RCNN采用Selective Search算法从输入图像中生成大约2000个候选区域（Region Proposal）。这些区域被缩放到统一尺寸后，送入预训练好的卷积神经网络（如AlexNet）中提取特征向量。接着，通过支持向量机（SVM）对不同类别的目标进行分类，并使用线性回归模型调整边界框的位置，以提高检测精度。💪

尽管RCNN在性能上取得了突破，但其计算效率较低，主要因为每个候选区域都需要单独处理。因此，研究者们不断改进，推出了更快更高效的版本，如Fast R-CNN和Faster R-CNN。🚀

总之，RCNN作为目标检测领域的开创者，虽然存在不足，但它的重要性不容忽视。未来，随着技术进步，我们期待更多创新成果涌现！🌟