使用PyTorch訓練好的模型可以通過以下步驟進行檢測：
加載模型：首先需要加載訓練好的模型，可以使用torch.load()函數加載模型的參數和結構。
準備輸入數據：將需要進行檢測的輸入數據準備好，通常需要將輸入數據轉換成PyTorch的Tensor格式，并進行必要的預處理操作。
進行推理：將準備好的輸入數據傳入加載好的模型，調用模型的forward()函數進行推理，得到模型的預測結果。
后處理：根據具體的任務和模型結構，可能需要進行一些后處理操作，比如對預測結果進行解碼、計算置信度等。
結果展示：將檢測結果展示出來，可以將結果可視化顯示或者保存到文件中。
需要注意的是，檢測過程中需要保證模型的輸入數據和輸出數據格式與訓練時保持一致，否則可能會導致檢測結果不準確。同時，還需要注意模型的推理速度和資源占用情況，盡量在合適的環境下進行檢測操作。
