diff --git a/yolov8_seg_onnx.cpp b/yolov8_seg_onnx.cpp
index 554fbd0..b268565 100644
--- a/yolov8_seg_onnx.cpp
+++ b/yolov8_seg_onnx.cpp
@@ -163,6 +163,7 @@ bool Yolov8SegOnnx::ReadModel(const std::string& modelPath, bool isCuda, int cud
 	catch (const std::exception&) {
 		return false;
 	}
+	return true;
 
 }
 
@@ -240,9 +241,9 @@ bool Yolov8SegOnnx::OnnxBatchDetect(std::vector<cv::Mat>& srcImgs, std::vector<s
 		all_data += one_output_length;
 		float* pdata = (float*)output0.data;
 		int rows = output0.rows;
-		std::vector<int> class_ids;//结果id数组
-		std::vector<float> confidences;//结果每个id对应置信度数组
-		std::vector<cv::Rect> boxes;//每个id矩形框
+		std::vector<int> class_ids;//缁撴灉id鏁扮粍
+		std::vector<float> confidences;//缁撴灉姣忎釜id瀵瑰簲缃俊搴︽暟缁�
+		std::vector<cv::Rect> boxes;//姣忎釜id鐭╁舰妗�
 		std::vector<vector<float>> picked_proposals;  //output0[:,:, 5 + _className.size():net_width]===> for mask
 		for (int r = 0; r < rows; ++r) {    //stride
 			cv::Mat scores(1, _className.size(), CV_32F, pdata + 4);
@@ -264,7 +265,7 @@ bool Yolov8SegOnnx::OnnxBatchDetect(std::vector<cv::Mat>& srcImgs, std::vector<s
 				confidences.push_back(max_class_socre);
 				boxes.push_back(Rect(left, top, int(w + 0.5), int(h + 0.5)));
 			}
-			pdata += net_width;//下一行
+			pdata += net_width;//涓嬩竴琛�
 		}
 
 		vector<int> nms_result;
@@ -294,7 +295,7 @@ bool Yolov8SegOnnx::OnnxBatchDetect(std::vector<cv::Mat>& srcImgs, std::vector<s
 		}
 
 		//******************** ****************
-		// 老版本的方案，如果上面在开启我注释的部分之后还一直报错，建议使用这个。
+		// 鑰佺増鏈殑鏂规锛屽鏋滀笂闈㈠湪寮�鍚垜娉ㄩ噴鐨勯儴鍒嗕箣鍚庤繕涓�鐩存姤閿欙紝寤鸿浣跨敤杩欎釜銆�
 		// If the GetMask2() still reports errors , it is recommended to use GetMask().
 		//Mat mask_proposals;
 		//for (int i = 0; i < temp_mask_proposals.size(); ++i) {
@@ -310,4 +311,4 @@ bool Yolov8SegOnnx::OnnxBatchDetect(std::vector<cv::Mat>& srcImgs, std::vector<s
 		return true;
 	else
 		return false;
-}
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+}