解释这段代码for i, pred in enumerate(preds): shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape if not len(pred): results.append({"det": [], "segment": []}) continue if proto is None: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() results.append({"det": pred}) continue if retina_mask: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() masks = ops.process_mask_native(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], shape[:2]) # HWC segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] else: masks = ops.process_mask(proto[i], pred[:, 6:], pred[:, :4], input_hw, upsample=True) pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() segments = [ops.scale_segments(input_hw, x, shape, normalize=False) for x in ops.masks2segments(masks)] results.append({"det": pred[:, :6].numpy(), "segment": segments}) return results

这段代码用于处理预测结果，并将其存储在结果列表`results`中。以下是代码的解释：

1. `for i, pred in enumerate(preds):`：遍历预测结果列表`preds`，同时获取索引`i`和对应的预测结果`pred`。

2. `shape = orig_img[i].shape if isinstance(orig_img, list) else orig_img.shape`：根据输入图像`orig_img`的类型，获取图像形状`shape`。如果`orig_img`是列表，则获取第`i`个图像的形状；否则，获取整个图像的形状。

3. `if not len(pred): results.append({"det": [], "segment": []}) continue`：如果预测结果为空，即没有检测到目标物体，则将空的检测结果和分割结果添加到列表`results`中，并进入下一次循环。

4. `if proto is None: pred[:, :4] = ops.scale_boxes(input_hw, pred[:, :4], shape).round() results.append({"det": pred}) continue`：如果`proto`为空，表示不进行分割操作。则对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作，并将预测结果添加到列表`results`中。

5. `if retina_mask: ... else: ...`：根据是否采用了RetinaMask模型，选择不同的分割处理方式。

- 如果使用了RetinaMask模型：
- 对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作。
- 使用`ops.process_mask_native`函数对预测结果中的掩膜进行处理，得到分割掩膜。
- 使用`ops.masks2segments`函数将掩膜转换为分割区域。
- 对分割区域进行缩放操作，并将结果添加到列表`segments`中。

- 如果没有使用RetinaMask模型：
- 使用`ops.process_mask`函数对预测结果中的掩膜进行处理，得到分割掩膜。
- 对预测结果中的边界框坐标进行缩放和四舍五入操作。
- 使用`ops.masks2segments`函数将掩膜转换为分割区域。
- 对分割区域进行缩放操作，并将结果添加到列表`segments`中。

6. `results.append({"det": pred[:, :6].numpy(), "segment": segments})`：将处理后的检测结果和分割结果添加到列表`results`中。

7. 最后，函数返回结果列表`results`，其中包含了处理后的检测和分割结果。