代码解释 # Print time (inference + NMS) print(f'{s}Done. ({(1E3 * (t2 - t1)):.1f}ms) Inference, ({(1E3 * (t3 - t2)):.1f}ms) NMS')

这段代码用于打印模型推理和非极大值抑制的时间。具体解释如下：

- `s` 是一个字符串，表示时间打印的前缀。
- `t1` 是模型开始推理的时间戳。
- `t2` 是模型完成推理并开始进行非极大值抑制的时间戳。
- `t3` 是完成非极大值抑制的时间戳。
- `(1E3 * (t2 - t1)):.1f` 表示模型推理的时间，以毫秒为单位，并保留一位小数。
- `(1E3 * (t3 - t2)):.1f` 表示非极大值抑制的时间，以毫秒为单位，并保留一位小数。
- 最后，将时间信息打印出来，格式为：`Done. (推理时间) Inference, (非极大值抑制时间) NMS`。

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代码解释 # Inference t1 = torch_utils.time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)

这段代码用于模型推理（inference）时，计算模型的预测结果（pred）以及推理所需的时间（t1）。具体来说，这里使用了一个名为`torch_utils.time_synchronized()`的函数，该函数使用PyTorch的CUDA事件（CUDA event）来同步时间，确保计时的准确性。

`model(img, augment=opt.augment)`表示将输入图像`img`输入到模型中进行推理，其中`opt.augment`是一个布尔值，表示是否使用数据增强（data augmentation）。如果设置为`True`，则表示在推理时使用数据增强，否则不使用。

最终的预测结果存储在`pred`变量中。

代码解释 # Inference t1 = time_synchronized() pred = model(img, augment=opt.augment)[0] t2 = time_synchronized()

这段代码是用于推断（inference）的过程。它首先调用了一个叫做 `time_synchronized()` 的函数，这个函数的作用是获取当前时间并且和之前的时间（在之前的代码中记录）进行比较，计算出两次时间的差值，从而得到模型推理的时间。接着，它调用了模型（`model`）进行推理，传入了一个名为 `img` 的参数，这个参数是经过预处理后的图像数据。其中，`augment=opt.augment` 表示是否使用数据增强（augmentation）的方式来进行推理。最后，又调用了一次 `time_synchronized()` 函数来获取模型推理结束的时间。这样，我们就可以通过计算这两个时间差来得到模型推理的时间。