RCNN（Region-based Convolutional Neural Networks，基于区域的卷积神经网络）是一种用于图像目标检测的深度学习方法。它由Ritchie et al. 在2014年提出，是目标检测领域的一个重要里程碑。RCNN的实现主要包括以下几个步骤：
1. 图像预处理：
对输入图像进行预处理，如调整图像大小、归一化等。
2. 区域提议：
3. 特征提取：
对每个候选区域提取特征。通常使用预训练的卷积神经网络（如VGG或ZF）提取特征。
4. 分类与边界框回归：
将提取的特征输入到两个分类器中，一个用于判断目标类别（如猫、狗等），另一个用于预测边界框的位置。这些分类器和回归器通常也是深度神经网络。
5. 非极大值抑制（NMS）：
对于每个候选区域，根据其类别和边界框位置，使用NMS算法去除重叠度高的候选区域，只保留置信度最高的区域。
6. 结果输出：
输出最终检测到的目标类别和边界框位置。
以下是RCNN的伪代码：
```python
1. 图像预处理
image = preprocess_image(input_image)
2. 区域提议
proposals = region_proposal(image)
3. 特征提取
features = extract_features(image, proposals)
4. 分类与边界框回归
class_predictions, bbox_predictions = classify_and_regress(features)
5. 非极大值抑制
final_proposals = non_max_suppression(proposals, class_predictions, bbox_predictions)
6. 结果输出
output = {
'class_predictions': class_predictions,
'bbox_predictions': bbox_predictions,
'final_proposals': final_proposals
