在计算机视觉的发展过程中，目标检测始终是关键任务之一。随着R-CNN系列算法的问世，深度学习真正开始主导这一领域。从2014年最初的R-CNN，到Fast R-CNN、Faster R-CNN，再到后续优化版本，这一系列算法不仅构建了现代目标检测的技术基础，也成为深度学习与计算机视觉融合的重要里程碑。

目标检测需要识别图像中多个物体的位置和类别，其复杂性远高于单纯的图像分类。早期方法如Viola-Jones、HOG+SVM在特定场景下表现良好，但在处理复杂背景、多尺度目标及姿态变化时存在明显局限。2013年底，Ross Girshick团队提出R-CNN（Regions with CNN features），首次将CNN引入目标检测，开启了深度学习的新时代。

R-CNN的核心思路是结合候选区域与CNN特征提取。具体流程包括：选择性搜索生成约2000个候选框、CNN提取特征、SVM分类器判断类别、回归模型调整边界框位置。该方法在PASCAL VOC 2012数据集上取得显著提升，但也暴露出训练繁琐、效率低下和内存占用大等问题。

为解决上述缺陷，2015年提出的Fast R-CNN进行了多项改进。它通过一次性输入整图进行卷积运算，引入RoI Pooling层实现不同尺寸候选区域的统一处理，并采用多任务损失函数整合分类与定位任务。这些创新使训练和推理效率大幅提升，同时支持端到端的学习方式，提升了整体性能。

尽管Fast R-CNN取得了进展，但其仍依赖外部算法生成候选区域。为此，Kaiming He等人进一步提出Faster R-CNN，引入区域提议网络（RPN）。该网络基于共享卷积特征图，使用滑动窗口+锚点机制自动生成候选框，再经RoI Pooling和分类头完成最终检测。Faster R-CNN实现了完全端到端的训练，具备高效准确、联合优化和可扩展性强等优势，成为后续众多模型的基础架构。

R-CNN系列的影响深远，不仅推动了目标检测技术的发展，也深刻影响了整个计算机视觉领域。其核心思想被广泛采纳，衍生出Mask R-CNN、Cascade R-CNN等多种变体。此外，R-CNN系列确立的两阶段检测范式，与一阶段检测器（如YOLO、SSD）形成互补格局，在工业界和科研领域持续发挥重要作用。

总结来看，R-CNN系列之所以成为经典，主要得益于以下几点：首次成功应用CNN于目标检测、逐步优化结构提升性能、构建完整检测框架、推动高级视觉任务发展。即便如今目标检测领域百花齐放，R-CNN系列所奠定的技术基础依然不可替代，继续在学术研究与工程实践中发挥着关键作用。