部署pytorch.孔型python脚本

在成功的培训我yolact模型利用一个自定义的数据集，我很高兴与推断结果的输出的通过eval.py 使用这种命令，从蟒蛇的终端：

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

现在我要运行这一推断，从我自己的蟒蛇脚本，而不是使用蟒蛇的终端。 我想要能够得到边界箱检测上的摄像头框架获得通过，这代码如下。 任何想法?

import cv2

src = cv2.VideoCapture(0)

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

的eval.py 代码是在这里，在Yolact库 https://github.com/dbolya/yolact/blob/master/eval.py