Docker是一種輕量級的容器技術，可以使應用程序及其依賴項在容器中運行。RCNN（Region-based Convolutional Neural Network）是一種廣泛使用的深度學習算法，用于對象檢測和分類。在本文中，我們將介紹如何使用Docker和RCNN來構建一個對象檢測應用程序。

# 下載源代碼并解壓縮
wget https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn/archive/master.zip
unzip master.zip
# 構建Docker鏡像
docker build -t fast-rcnn .
# 啟動Docker容器
docker run -it --name rcnn fast-rcnn /bin/bash

上述代碼下載了RCNN源代碼并解壓縮，然后使用Docker構建了一個名為fast-rcnn的鏡像，并啟動了一個名為rcnn的容器。在容器中，我們可以使用python腳本來訓練和測試RCNN模型。

# 運行訓練腳本
python tools/train_net.py \
--weights data/imagenet_models/ZF.v2.caffemodel \
--imdb voc_2007_trainval \
--cfg experiments/cfgs/fast_rcnn.yml \
--solver models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_end2end/solver.prototxt \
--iter 70000
# 運行測試腳本
python tools/test_net.py \
--def models/pascal_voc/ZF/faster_rcnn_end2end/test.prototxt \
--net output/faster_rcnn_end2end/voc_2007_trainval/ZF_faster_rcnn_final.caffemodel \
--imdb voc_2007_test \
--cfg experiments/cfgs/fast_rcnn.yml

上述代碼中，訓練腳本使用ZF模型和VOC2007數據集進行70000次迭代訓練。測試腳本使用訓練好的模型在VOC2007測試集上進行測試。注意，這里的模型是在訓練中生成的，我們可以將模型保存在輸出目錄中，以備將來使用。

總的來說，使用Docker和RCNN構建對象檢測應用程序的過程相對簡單和高效。借助Docker，我們可以快速構建和部署一個完整的應用程序環境，而且RCNN算法也有了較好的性能表現。我們相信，這個應用程序將有廣泛的應用前景。