上一篇文章主要讲述了目标检测算法的分类。图像中主流的目标检测算法分为两类：（1 ) 两步法； (2) —步法。 两步法中有一种代表算法是滑动窗口检测，今天主要讲讲什么是滑动窗口算法。

1.什么是滑动窗口

滑动窗口，即指在处理数据时只考虑最近数据流。它主要处理窗口内最近的数据，可被用来更好地获取当前数据流的特征信息。但在滑动窗口下不仅有新数据连续到达，而且旧数据会过期。举例说明，下图为一个滑动窗口模型。

2.滑动窗口算法的分类

       滑动窗口模型在内存中开辟一个内存空间，用来保存最近到达的数据，随着新数据的不断到达，滑动窗口中的数据不断被更新。滑动窗口分为两类，一类是基于数据元组个数定义的滑动窗口，即在内存中保存数据流中数量为常数m的最新到达的数据；另一类是基于时间定义的滑动窗口，即在内存中保存数据流在 最近△T时间范围内到达的数据。

3.滑动窗口算法的优缺点

   优点：滑动窗口减少了算法需要处理的数据量，并对挖掘变化的数据流提供支持。

   缺点：随着数据的流入， 滑动窗口中最早到达的数据将滑出窗口的范围，这就需要移除这些最早的数据， 从而降低了计算精度。