तैनात pytorch .pth मॉडल में एक अजगर स्क्रिप्ट

के बाद सफलतापूर्वक प्रशिक्षण मेरा yolact मॉडल का उपयोग कर एक कस्टम डेटासेट मैं कर रहा हूँ के साथ खुश निष्कर्ष के परिणाम से outputted eval.py इस आदेश का उपयोग करने से एनाकोंडा टर्मिनल:

python eval.py --trained_model=./weights/yolact_plus_resnet50_abrasion_39_10000.pth --config=yolact_resnet_abrasion_config --score_threshold=0.8 --top_k=15 --images=./images:output_images

अब मैं चलाने के लिए चाहते हैं इस अनुमान से मेरे खुद के अजगर स्क्रिप्ट का उपयोग करने के बजाय एनाकोंडा टर्मिनल. मैं चाहता हूँ प्राप्त करने में सक्षम हो bounding बॉक्स के detections बना वेबकैम पर फ्रेम द्वारा प्राप्त इस कोड के नीचे. किसी भी विचार है ?

import cv2

src = cv2.VideoCapture(0)

while True:
    ret, frame = src.read()
    cv2.imshow('frame', frame)
    key = cv2.waitKey(5)
    if key == (27):
        break

के eval.py कोड है यहाँ पर Yolact भंडार https://github.com/dbolya/yolact/blob/master/eval.py