我使用keras / theano训练了一个非常香草的CNN，它可以很好地检测图像的一小部分（32X32）部分是否包含A型或B型（或两者都没有）的（相对简单的）物体。输出是三个数字的数组[prob（无类别），概率（A），概率（B）]。现在，我想拍摄一张大图像（512X680，methinks）并扫描图像，在每个32X32子图像上运行训练模型，生成一个480x648的特征图，每个点由前面提到的3矢量组成概率。基本上，我想使用我的整个经过训练的CNN作为具有三维输出的（非线性）滤波器。目前，我正在从图像中逐个切割出32X32并在其上运行模型，然后将生成的3向量放入一个大的3X480X648阵列中。但是，这种方法非常慢。是否有更快/更好的方法来做到这一点？