帮我编写yoloe的predict.py程序，调用ppdection中的infer.py的推理文件，输出格式为detect_result = {"category":"6010001","num":12}

YOLOv5 的 `predict.py` 文件主要用于模型预测，它通常会调用 `inference.py` 中的推理函数来进行物体检测。由于这是一个相对复杂的过程，涉及到深度学习框架的API和模型的具体配置，下面是一个简化版的 `predict.py` 示例，假设我们已经在 `inference.py` 中有一个名为 `do_inference` 的函数，该函数接受输入图像并返回检测结果：

import torch
from yolov5.yolov5 import model as yolomodel

# 加载预训练模型
model = yolomodel(['yolov5s', 'yolov5m', 'yolov5l', 'yolov5x'][0]) # 根据实际需要选择模型大小
model.load_from(weights='path/to/weights.pth') # 替换为你的模型权重路径

def do_prediction(image_path):
    # 将图片路径转换为张量
    img = torch.tensor(cv2.imread(image_path)) / 255.0
    img = img.unsqueeze(0)  # 添加 batch dimension

    # 进行推理
    with torch.no_grad():
        output = model(img)

    # 解析输出结果并按照特定格式返回
    detect_result = []
    for box, confidence, class_id in zip(*output):
        if confidence.item() > 0.5:  # 设置阈值筛选高置信度的结果
            detect_result.append({"category": str(class_id), "num": len(box)})
    
    return {"results": detect_result}

# 使用方法示例
image_path = 'example.jpg'
detect_result = do_prediction(image_path)
print(detect_result)  # 输出类似：{"results": [{"category": "6010001", "num": 12}, ...]}

请注意，你需要安装 YOLOv5 库 (`pip install pytorch-yolov5`) 并确保 `cv2` 和其他依赖项已经安装。此外，上述代码仅为基本演示，实际项目中可能还需要处理多尺度输入、非CPU设备运行等细节。