def convert_cnn_detections_to_css(detections): return [_trim_css_to_bounds(_rect_to_css(face.rect), images[0].shape) for face in detections] raw_detections_batched = _raw_face_locations_batched(images, number_of_times_to_upsample, batch_size) return list(map(convert_cnn_detections_to_css, raw_detections_batched))

这段代码看起来是一个 Python 函数，接受一个名为 detections 的参数，并返回一个列表。函数主要的逻辑是将 detections 中的每个元素（假设是一个名为 face 的对象）转换成对应的 CSS 格式的矩形坐标，然后通过一个叫做 _trim_css_to_bounds 的函数将 CSS 格式的矩形坐标限制在图像的边界之内，最后将这些转换后的 CSS 格式的矩形坐标放在一个列表中返回。

这个函数可能是一个人脸检测相关的函数，其中使用了一个名为 _raw_face_locations_batched 的子函数，该函数可能会对输入的图像进行一些处理，然后返回一个人脸检测结果列表，其中每个元素表示一张图像中检测到的人脸。函数最终将这个人脸检测结果列表中的每个元素都转换成了 CSS 格式的矩形坐标列表，并返回这个列表。