for c in det[:, -1].unique(): n = (det[:, -1] == c).sum() # detections per class s += f"{n} {names[int(c)]}{'s' * (n > 1)}, " # add to string

这段代码是用于统计目标检测算法检测结果中每个类别的数量，并将结果以字符串的形式输出。具体来说：

1. `det`是一个二维数组，每一行表示一个检测结果，其中最后一列是表示该检测结果属于哪个类别的标签。
2. `det[:, -1].unique()`获取所有不同的类别标签。
3. 对于每个类别标签`c`，统计出`det`数组中属于该类别的检测结果数量`n`。
4. 根据类别数量`n`和类别名称`names[int(c)]`，构造一个字符串，并将其添加到`s`字符串中。
5. 最后返回统计结果的字符串`s`。

例如，如果有3个类别（人、车、树），检测结果中检测到了2个人、3辆车和1棵树，那么输出的字符串就是：“2 persons, 3 cars, 1 tree, ”。