이전의 방법들은 슬라이딩 윈도우 접근법과 같이 이미지의 모든 영역을 독립적으로 평가했습니다. 그러나 R-CNN은 이러한 접근법을 변경하였습니다. 대신 이미지에서의 관심 영역을 먼저 식별하고, 이를 CNN을 통해 분류하도록 설계했습니다. 이러한 방식은 이미지 내에서의 관심 있는 부분만을 중점적으로 처리하므로 불필요한 연산을 크게 줄이고 성능을 향상시킬 수 있었습니다.

선택적 검색(selective search) 알고리즘의 도입은 R-CNN의 핵심 구성 요소 중 하나입니다. 이 알고리즘은 이미지의 다양한 스케일과 색상, 질감 등을 고려하여 잠재적인 객체 후보 영역을 효과적으로 식별합니다. 이렇게 추출된 후보 영역들은 그다음 단계에서 CNN을 통해 분류됩니다.

R-CNN의 이러한 접근법은 객체 탐지의 정확도를 크게 향상시키면서도 연산 효율성을 유지하는 데 중요한 역할을 하였습니다. 이 알고리즘의 도입은 딥러닝 기반의 객체 탐지 분야의 새로운 시대를 열었으며, 이후의 많은 연구와 발전의 기반이 되었습니다.