R-CNN算法详解及代码复现
算法背景
在目标检测领域的发展历程中，RCNN算法的出现标志着一个重要里程碑。在RCNN问世之前，研究人员已经探索了多种目标检测方法，为后续突破奠定了基础:
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滑动窗口 ：一种早期常用的技术，通过在图像上移动不同大小的窗口来检测潜在目标。
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选择性搜索 ：一种更先进的候选区域生成方法，提高了检测效率和准确性。
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深度学习 ：随着AlexNet等深度学习模型的成功，研究者开始尝试将这些技术应用于目标检测任务。
这些前期工作虽然取得了一定进展，但在检测精度和计算效率方面仍有较大提升空间。RCNN算法巧妙地结合了选择性搜索和深度学习的优势，在PASCAL VOC数据集上取得了显著成果，将检测率从35.1%大幅提升至53.7%，为后续目标检测技术的发展指明了方向。
核心思想
RCNN算法的核心思想在于创新性地将深度学习技术与传统的目标检测方法相结合，从而显著提升了检测精度。这一理念体现在以下几个关键方面：
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候选区域生成 ：RCNN采用了选择性搜索（Selective Search）