代码解释 # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, fast=True, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = torch_utils.time_synchronized()

这段代码的作用是对预测结果进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），以去除重复的边界框。具体来说，NMS 会计算所有边界框的置信度得分，并选择置信度最高的边界框作为输出，然后将与该边界框具有高重叠度（即IoU大于一定阈值）的其他边界框从输出中剔除。这样可以避免同一个物体被多个边界框检测出来的情况。

其中，`pred` 是模型输出的预测结果，`opt.conf_thres` 和 `opt.iou_thres` 分别是两个阈值，用于控制置信度得分和IoU的阈值，`classes` 和 `agnostic` 则是用于指定需要进行 NMS 的类别和是否进行类别不加区分的 NMS。

最后，`torch_utils.time_synchronized()` 是一个用于记录时间的辅助函数，用于计算 NMS 的时间消耗。

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代码解释 # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, fast=True, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = torch_utils.time_synchronized()

这段代码是对预测结果进行非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，简称NMS）操作，筛选出最有可能是目标的预测框，并将其保存在pred变量中。

具体来说，这里调用了一个名为non_max_suppression的函数，该函数接收四个参数：预测框pred、置信度阈值opt.conf_thres、IoU阈值opt.iou_thres、是否使用快速模式fast（默认为True）、目标类别opt.classes和是否对目标进行无偏置运算agnostic（默认为opt.agnostic_nms）。

在函数内部，首先将预测框按照置信度从高到低排序，然后遍历每个预测框，将与其IoU值大于阈值的其它预测框从列表中删除，最终得到一组不重叠的预测框。

最后，该代码段计算了NMS操作耗费的时间，并将其保存在t2变量中，供后续统计和分析。

代码解释 # Apply NMS pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t3 = time_synchronized()

这段代码主要执行以下操作：

1. 对预测结果进行非极大值抑制（NMS），即去除冗余的预测框，只保留最优的预测框。

2. NMS的参数包括置信度阈值（conf_thres）、IoU阈值（iou_thres）、目标类别（classes）和是否使用类别不可知的NMS（agnostic）。

3. 将NMS后的预测结果存储在pred中。

4. 计算NMS操作的时间t3，其中time_synchronized()是一个辅助函数，用于获取同步的时间戳。