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在计算机视觉的世界里，目标检测是一个重要的任务，它的目标是找到图像中的特定物体，并标注出它们的位置。这项技术广泛应用于自动驾驶、安防监控等领域。为了让计算机能够准确高效地完成这一任务，科学家们提出了许多优秀的算法，其中最具代表性的就是R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN。这三者的进化过程，展示了目标检测技术的不断进步与突破。
1. R-CNN：目标检测的初步探索
R-CNN（Region-based Convolutional Neural Network） 是由Ross Girshick等人在2014年提出的一种目标检测算法，它开创性地将卷积神经网络（CNN）引入到目标检测任务中。R-CNN的核心思想是：先从图像中提取出一系列候选区域（Region Proposals），然后对这些区域分别进行分类和位置调整。
R-CNN的工作流程如下：
- 候选区域生成：使用选择性搜索（Selective Search）算法，从图像中生成大约2000个候选区域。
- 特征提取：将每个候选区域调整为固定大小（例如227x227），然后通过预训练的卷积神经网络提取特征。
- 分类与回归：使用支持向量机（SVM）对提取的特征进行分类，并使用回归模型调整候选区域的边界框位置。
虽然R-CNN显著提高了目标检测的准确性，但其计算效率较低，因为每个候选区域都需要单独通过卷积神经网络进行特征提取。