paddledetection加载模型预测，并返回预测结果

PaddleDetection是一个基于PaddlePaddle的开源目标检测框架，它允许用户方便地加载预训练的模型并在新图像或视频上进行目标检测。以下是基本的步骤来加载模型并获取预测结果：

1. **安装依赖**:
确保已经安装了PaddleDetection及其相关的库，比如PaddlePaddle基础库、transformers等。可以使用pip命令安装：

   pip install paddledet -U

2. **加载模型**:
导入必要的模块并加载预训练模型。假设你已经有了模型路径和配置文件：

   import paddledet as det
   from paddledet.datasets import COCO

   model_config = 'path/to/model.yaml'
   model_weights = 'path/to/weights.tar'
   
   # 加载模型配置
   config = det.utils.Config(model_config)
   # 初始化模型
   predictor = det.build_detector(config, use_gpu=True if paddle.is_compiled_with_cuda() else False)
   predictor.load_params(model_weights)

3. **进行预测**:
对输入图片进行处理，然后通过predictor进行预测：

   img = cv2.imread('path/to/input/image.jpg')  # 读取图像
   results = predictor(img)

`results`将会包含每个检测框的信息，如类别、置信度以及边界框的位置。

4. **解析预测结果**:
可能需要对`results`做进一步处理，比如将它们转化为更易理解的格式：

   for result in results:
       class_name = COCO.CLASSES[int(result['class_id'])]  # 获取类别名
       score = result['score']
       bbox = result['bbox']  # [left, top, right, bottom]
       print(f"Class: {class_name}, Score: {score}, Bbox: {bbox}")