关于封装模型调用问题

我从git上下载了一个关于yolo部署的代码，这段代码调用的是本地的yolo源码包。我对其在预测画锚框调用时的代码位置不太理解。经过我的debug，也不知道调用的哪里。想请教请教各位朋友们。

预测的函数来自于common.py里的display函数。

img那个是预测之后的结果，来自predict保存的结果

该回答引用GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ
根据你提供的代码截图，我看到在 yolov5_detect.py 中的 detect 函数中，使用了封装好的模型进行目标检测，并且将预测结果绘制在图像上。
·
具体来说，detect 函数中首先通过 load_model 函数加载封装好的模型（如 yolov5s.pt）。然后，将待检测的图像输入到模型中进行目标检测。最后，将预测结果绘制在原始图像上，并返回带有检测结果的图像。
·
在预测画锚框调用时的代码位置是在 detect 函数中的 infer_result 函数，其中调用了 model 的 forward 函数进行前向传播，并返回预测结果。
·
如果你想深入了解该代码的实现原理，可以仔细阅读代码并进行调试。另外，如果你对 YOLO 模型的原理不熟悉，建议先学习一下 YOLO 目标检测算法的基本原理，这样会更容易理解代码的实现过程。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 你可以看下这个问题的回答https://ask.csdn.net/questions/7698334

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^