python 如何下载并使用已经训练好的Faster R-CNN来从大图中识别小图并返回坐标

如果您想要下载并使用已经训练好的Faster R-CNN模型来从大图中识别小图并返回坐标，可以通过以下步骤：

1. 下载模型：您可以从PyTorch官方模型库中下载已经训练好的Faster R-CNN模型，或者从其他代码库或平台下载模型。请确保您下载的模型与您要解决的任务相符合。

2. 导入模型：您可以使用PyTorch来导入已经训练好的模型。在导入模型之前，您需要先安装PyTorch并确保您的电脑上有足够的GPU内存。

3. 进行预测：导入模型后，您可以使用Faster R-CNN的预测脚本来对大图中的小图进行识别，并返回每个小图在大图中的坐标。

以下是一个简单的使用已经训练好的Faster R-CNN模型进行小图识别的示例代码：

import torch
import torchvision.transforms as transforms
from PIL import Image

# 加载模型
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.9.0', 'faster_rcnn_resnet50_fpn', pretrained=True)

# 加载图像
img = Image.open('test.jpg')

# 预处理图像
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
])
img = transform(img)

# 进行目标检测
model.eval()
with torch.no_grad():
    predictions = model([img])

# 输出检测结果
print(predictions[0]['boxes'])

这个示例代码将载入PyTorch官方的Faster R-CNN模型，并对一张图像进行小图识别。您可以将“test.jpg”替换为您自己的图像路径。输出结果将返回每个检测到的小图在大图中的坐标。