python 如何自己训练一个简单的从大图中识别小图并返回小图在大图中坐标的神经网络

这是一个检测目标物体在图像中位置的问题，可以使用目标检测算法来解决。以下是一个大致的步骤：

1. 准备数据集，包括大图和小图。对于每个小图，需要标注出它在大图中的位置信息。
2. 使用Python中的目标检测框架，如YOLOv3、Faster R-CNN等，来训练模型。训练模型时，需要使用数据集中的大图和小图的位置信息，让模型学习如何检测出小图在大图中的位置。
3. 使用训练好的模型来进行检测，输入大图后，模型将输出所有检测到的小图的位置信息。
4. 可以根据小图的位置信息来截取出小图，或者在大图中用矩形框标注出小图的位置。

需要注意的是，训练一个目标检测模型需要大量的图像数据和计算资源，并且需要对深度学习和计算机视觉有一定的了解。建议先学习和使用现成的目标检测框架，再考虑自行训练模型。