R-CNN算法流程图

R-CNN（Region-based Convolutional Neural Networks）是一种经典的目标检测算法，下面是它的流程图：

1. 输入图像
2. 使用选择性搜索（Selective Search）算法来提取候选区域（Region Proposals）
3. 对每个候选区域进行裁剪和缩放，得到固定大小的区域
4. 将每个候选区域输入到一个预训练的卷积神经网络（如AlexNet）中，提取特征向量
5. 将每个候选区域的特征向量输入到一个线性SVM分类器中，判断是否包含目标对象
6. 对于包含目标对象的候选区域，使用边界框回归算法来微调其位置
7. 返回检测到的目标对象的边界框和对应的类别标签

需要注意的是，R-CNN算法是一种基于区域的检测方法，相比于传统的滑动窗口方法，它能够减少计算量，并提高检测的准确性。同时，R-CNN还可以通过使用更强大的卷积神经网络作为特征提取器来进一步提升性能，如使用VGGNet、ResNet等。