R-CNN的全称是“Region-based Convolutional Neural Network”（基于区域的卷积神经网络）。它是一种经典的计算机视觉目标检测算法，其核心思想是先使用选择性搜索等方法从输入图像中提取一系列候选区域（Region Proposals），然后通过卷积神经网络对每个候选区域进行特征提取和分类，从而实现对图像中特定目标的定位与识别。该工作为后续的Fast R-CNN、Faster R-CNN等更高效的模型奠定了基础。
R-CNN的全称是“Region-based Convolutional Neural Network”（基于区域的卷积神经网络）。它是一种经典的计算机视觉目标检测算法，其核心思想是先使用选择性搜索等方法从输入图像中提取一系列候选区域（Region Proposals），然后通过卷积神经网络对每个候选区域进行特征提取和分类，从而实现对图像中特定目标的定位与识别。该工作为后续的Fast R-CNN、Faster R-CNN等更高效的模型奠定了基础。
