これはかなり簡単な質問ですが、私はこの分野には初めてです。このtutorialを使用すると、特定のパターンや機能を検出する優れた方法があります。しかし、私がテストしている画像は大きく、しばしば私が探している機能は画像のほんの一部しか占めていません。私は全体の画像上でそれを実行すると、分類が悪いですが、それをズームして切り抜くと分類が良いですが。テンソルフローイメージオブジェクトの場所
私は、イメージをさまざまなイメージに分割し、すべてのテストを実行するスクリプトを作成することを検討しました（時間は大きな問題ではありません）。しかし、これは依然として非効率的かつ唯一ではないようです。私は最高のための提案については疑問に思っていますが、これを実装するのが最も簡単です。
私はPythonを使用しています。
これは簡単な質問のようですが、答えはそれほど単純ではありません。ローカリゼーションは難しい作業であり、画像全体を分類するよりもはるかに多くの作業を必要とします。人々が実験したさまざまなツールやモデルがあります。一部のモデルには、R-CNNが含まれています.R-CNNは、あなたの提案とあまり異ならないように多くの地域を見ています。あるいは、YOLOやTensorBoxなどのモデルを見ることもできます。
これには1つの答えはありません。これは多くの質問です。例：Does Convolutional Neural Network possess localization abilities on images?
研究論文で探したい用語は「ローカリゼーション」です。汚れたソリューション（時間に敏感ではない）を探しているなら、ウィンドウをスライドさせることは間違いなく最初のステップです。私はこれがあなたのプロジェクトに行くことを願っており、あなたはそこから進歩することができます。