RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一种基于区域的卷积神经网络模型，用于目标检测任务。RCNN模型的主要思想是先在图像中提取出一些候选区域，然后对每个候选区域进行卷积神经网络的特征提取和分类，最后对分类结果进行后处理，得到目标检测的结果。

RCNN模型的主要流程包括四个步骤：1）候选区域提取，2）特征提取，3）分类，4）后处理。在候选区域提取阶段，RCNN使用选择性搜索（Selective Search）算法来生成候选区域。在特征提取阶段，RCNN使用预训练的卷积神经网络（如AlexNet、VGG等）来提取每个候选区域的特征。在分类阶段，RCNN使用支持向量机（SVM）来对每个候选区域进行分类。在后处理阶段，RCNN使用非极大值抑制（NMS）算法来去除重叠的检测结果，得到最终的目标检测结果。

RCNN模型是目标检测领域的经典模型之一，虽然其在速度和准确率方面存在一定的缺陷，但其思想和框架为后续的目标检测模型提供了重要的启示和基础。