出现AttributeError: 'tf_model' object has no attribute 'detect'的错误

非常抱歉给您带来困扰，对于 OpenMV 来说，它并没有内置的 `detect` 方法。如果您希望在 OpenMV 上使用 TensorFlow 模型进行目标检测，需要使用适用于 OpenMV 的 TensorFlow Lite（TFLite）库。

在 OpenMV 上使用 TensorFlow Lite 进行目标检测的示例代码如下：

import sensor, image, time, tf

sensor.reset()                         # Reset and initialize the sensor.
sensor.set_pixformat(sensor.RGB565)    # Set pixel format to RGB565 (or GRAYSCALE)
sensor.set_framesize(sensor.QVGA)      # Set frame size to QVGA (320x240)
sensor.skip_frames(time=2000)          # Let the camera adjust.

net = tf.load("trained.tflite")        # Load the TFLite model

labels = ["class1", "class2", "class3"]  # Define your class labels

clock = time.clock()
while True:
    clock.tick()
    
    img = sensor.snapshot()
    
    # Preprocess your image if required
    
    # Run the inference on the image
    output = net.classify(img)
    
    for obj in output:
        label = labels[obj.index()]
        x, y, w, h = obj.rect()
        
        # Draw bounding box and label on the image
        img.draw_rectangle((x, y, w, h), color=(255, 0, 0))
        img.draw_string(x, y, label, color=(0, 255, 0))
    
    print(clock.fps())

请注意，上述代码仅为示例，您需要根据您的模型和标签进行适当的修改。确保已将训练好的 TensorFlow Lite 模型文件 `trained.tflite` 和标签文件复制到 OpenMV 的存储设备上。

如果仍然遇到问题，请提供更多关于您的代码和环境的详细信息，以便我可以更好地帮助您解决问题。