提到目标检测领域的里程碑——R-CNN，你是否对其背后的网络结构充满好奇？🌟今天就带大家深入了解这一经典模型的独特之处！👀

首先，R-CNN的核心在于“区域提名”和“卷积特征提取”。它利用选择性搜索（Selective Search）算法从图像中生成约2000个候选区域，每个区域都可能是潜在的目标对象。接着，这些区域会被送入预训练的AlexNet卷积神经网络进行特征提取，形成固定长度的特征向量。🎯

值得注意的是，R-CNN虽然开创了深度学习在目标检测中的应用先河，但由于其计算效率较低（需要对每个候选框单独进行CNN推理），因此在实际部署时面临一定挑战。⏳🔥

尽管如此，R-CNN的成功为后续Fast R-CNN、Faster R-CNN等高效模型奠定了坚实基础。它们共同推动了计算机视觉技术的发展，让机器看懂世界成为可能！🌍🤖

深度学习 目标检测 R-CNN