有没有已经训练好的开源的从大图中识别给定小图的神经网络模型

是的，有一些已经训练好的开源的神经网络模型可以用于从大图中识别给定小图。以下是一些常用的模型：

1. YOLO（You Only Look Once）：它是一种实时物体检测算法，可以用于从大图中识别给定小图。

2. Faster R-CNN：这也是一种常用的物体检测算法，能够在大图中快速准确地检测出给定小图。

3. SSD（Single Shot MultiBox Detector）：它是一种快速的物体检测算法，可以在一次前向传递中检测多个不同大小的目标。

4. RetinaNet：这是一种用于目标检测的最新算法，可以在极高的精度下检测物体。

这些模型都有开源实现，您可以在GitHub等代码托管平台上找到它们的代码和训练数据，也可以使用已经训练好的模型来进行预测。但请注意，这些模型通常需要在特定的数据集上进行训练，因此需要相应的准备数据集。

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有没有已经训练好的开源的从大图中识别给定小图并返回小图在大图中坐标的神经网络模型

是的，有一些已经训练好的开源的神经网络模型可以用于从大图中识别给定小图并返回小图在大图中坐标。这个任务通常被称为目标检测任务。以下是一些常用的模型：

1. YOLOv5：是一种基于深度学习的目标检测算法，可以在大图中识别给定小图并返回坐标。该模型是YOLO系列中的最新版本，具有更快的速度和更高的精度。

2. Faster R-CNN：这也是一种常用的目标检测算法，能够在大图中快速准确地检测出给定小图，并返回其坐标。

3. RetinaNet：这是一种用于目标检测的最新算法，可以在极高的精度下检测物体，并返回其在大图中的坐标。

这些模型都有开源实现，您可以在GitHub等代码托管平台上找到它们的代码和训练数据，也可以使用已经训练好的模型来进行预测。但请注意，这些模型通常需要在特定的数据集上进行训练，因此需要相应的准备数据集。

识别三维CT图像中的解剖位点神经网络开源代码

以下是一些开源的神经网络代码，可以用于识别三维CT图像中的解剖位点：

1. VoxResNet: 这是一个用于医学图像分割的深度学习模型，可以用于CT图像中的解剖位点识别。它使用3D卷积神经网络进行训练，可以实现高效的图像分割。代码可以在GitHub上找到。

2. Med3D: 这是一个用于医学图像分析的深度学习工具包，其中包含一些用于CT图像分割和分类的模型。它基于PyTorch框架开发，可以处理3D CT图像。代码可以在GitHub上找到。

3. nnU-Net: 这是一个用于医学图像分析的深度学习框架，可以用于CT图像分割和分类。它使用3D卷积神经网络进行训练，可以实现高效的图像分割。代码可以在GitHub上找到。

4. DeepMedic: 这是一个用于医学图像分析的深度学习框架，可以用于CT图像分割和分类。它使用3D卷积神经网络进行训练，可以实现高效的图像分割。代码可以在GitHub上找到。

这些开源神经网络代码可以作为您解决三维CT图像中的解剖位点识别问题的起点。希望能对您有所帮助！