在r-cnn學習的過程中，首先使用到的技巧就是selective search選擇性搜尋。它的目標是減小滑動窗或者窮舉法帶來的冗餘候選區域，從而減小計算量。
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選擇性搜尋主要集中解決了以下幾個問題：
事先並不知道內物體的尺寸，如何確定不同大小比例的候選框；
對於影象中存在的特徵，如何利用起來來盡可能多產生有用的候選框來減少冗餘區域。
selective search的採用基於圖的影象分割的方法得到小尺度的區域，然後根據相似程度通過合併得到大的尺寸。這樣由小到大的過程中，通過利用的特徵來進行合併，從而產生一系列大小不一的框。
根據這些特徵，對於不同的區域進行相似度計算。相似度為四種相似度的和：
輸入: 一張
輸出：候選的目標位置集合l
演算法：
1: 利用切分方法得到候選的區域集合r =
2: 初始化相似集合s = ϕ
3:for each 遍歷鄰居區域對(ri,rj) do
4: 計算相似度s(ri,rj)
5: s = s ∪ s(ri,rj)6:
while s not
=ϕ do
7: 從s中得到最大的相似度s(ri,rj)
=max
(s)8
: 合併對應的區域rt = ri ∪ rj
9: 移除ri對應的所有相似度：s = s\s(ri,r*)10
: 移除rj對應的所有相似度：s = s\s(r*
,rj)
11: 計算rt對應的相似度集合st
12: s = s ∪ st
13: r = r ∪ rt
14: l = r中所有區域對應的邊框
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