要使用PyTorch训练好的模型进行检测，通常需要进行以下步骤：
加载训练好的模型：使用torch.load()函数加载已经训练好的模型文件，例如：model = torch.load(‘model.pth’)。
准备测试数据：准备用于模型检测的测试数据。这些数据通常需要经过预处理和标准化，以便输入到模型中进行预测。
运行模型推理：使用加载的模型对测试数据进行推理。这可以通过调用模型的forward()方法来实现，例如：output = model(test_data)。
后处理和结果显示：根据模型输出的结果进行后处理，例如应用阈值，获取最终的检测结果。最后，将结果显示出来，通常是通过绘制边界框或在图像上标注类别信息来展示检测结果。
需要注意的是，对于不同的应用场景和模型类型，具体的检测方法和步骤可能会有所不同。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行调整和优化。
