使用PyTorch训练好的模型可以通过以下步骤进行检测：
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加载模型：首先需要加载训练好的模型，可以使用torch.load()函数加载模型的参数和结构。
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准备输入数据：将需要进行检测的输入数据准备好，通常需要将输入数据转换成PyTorch的Tensor格式，并进行必要的预处理操作。
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进行推理：将准备好的输入数据传入加载好的模型，调用模型的forward()函数进行推理，得到模型的预测结果。
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后处理：根据具体的任务和模型结构，可能需要进行一些后处理操作，比如对预测结果进行解码、计算置信度等。
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结果展示：将检测结果展示出来，可以将结果可视化显示或者保存到文件中。
需要注意的是，检测过程中需要保证模型的输入数据和输出数据格式与训练时保持一致，否则可能会导致检测结果不准确。同时，还需要注意模型的推理速度和资源占用情况，尽量在合适的环境下进行检测操作。
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