Docker RCNN 是一個非常有用的技術，它可以幫助我們加速訓練和測試 RCNN 模型。RCNN 模型是一類經典的目標檢測模型，在計算機視覺領域有著廣泛的應用。

使用 Docker RCNN，我們可以在 Docker 容器中快速配置和運行 RCNN 相關的軟件環境。而且，由于 Docker 容器的輕量級和高效性，我們可以很方便地在不同的機器上復制和移植 RCNN 模型。

docker pull jrcn/rcnn
docker run -it jrcn/rcnn /bin/bash
cd /root/code/rcnn
./run_all.sh

上面的代碼演示了如何在 Docker 中運行 RCNN。首先，我們需要拉取 RCNN 的 Docker 鏡像（jrcn/rcnn）。然后，我們通過 "docker run" 命令進入容器內部，在容器內部我們可以使用 "/bin/bash" 命令打開終端。

在容器內部，我們切換到 RCNN 軟件的代碼目錄下，運行 "./run_all.sh" 命令，就可以開始訓練和測試 RCNN 模型了。如果你想修改 RCNN 的配置文件或者訓練數據，可以在容器內部使用 vi 或者其它編輯器進行修改。

總之，Docker RCNN 是一個非常有用的技術，可以幫我們更加高效地訓練和測試 RCNN 模型。如果你還沒有嘗試過 Docker RCNN，趕緊花費一些時間學習一下吧！