diff --git a/demo/demo_without_detection_timecheck.py b/demo/demo_without_detection_timecheck.py
index 9d68c01d..beeadda9 100644
--- a/demo/demo_without_detection_timecheck.py
+++ b/demo/demo_without_detection_timecheck.py
@@ -147,13 +147,13 @@ def get_pose_estimation_prediction(pose_model, image, center, scale):
         time_start = time.time()
         ##############################################################################
         output = pose_model(model_input)
-        # ##############################################################################
+        ##############################################################################
         torch.cuda.current_stream().synchronize()
         time_end = time.time()
         time_processing = time_end - time_start
         global time_processing_total
         time_processing_total += time_processing
-        # ##############################################################################
+        ##############################################################################
     
         preds, _ = get_final_preds(
             cfg,
@@ -231,23 +231,24 @@ def parse_args():
     model_ = get_model(args)
     print('Total ', sum(p.numel() for p in model_.parameters()), ' Parameters')
 
-
     image_ = cv2.imread(args.image)
 
-    count_iter = 1000
+    count_iter = 100
     print('Timecheck Start!')
+
+    # ##############################################################################
+    # torch.cuda.current_stream().synchronize()
+    # time_start = time.time()
+    # ##############################################################################
     for i in range(count_iter):
         image_ = np.clip((image_ + (i % 10) -5), 0, 255)
-        # ##############################################################################
-        # torch.cuda.current_stream().synchronize()
-        # time_start = time.time()
-        # ##############################################################################
+
         keypoints = inference(model_, image_)
-        # ##############################################################################
-        # torch.cuda.current_stream().synchronize()
-        # time_end = time.time()
-        # time_processing = time_end - time_start
-        # time_processing_total += time_processing
-        # ##############################################################################
+    ##############################################################################
+    # torch.cuda.current_stream().synchronize()
+    # time_end = time.time()
+    # time_processing = time_end - time_start
+    # time_processing_total += time_processing
+    ##############################################################################
     print(time_processing_total / count_iter)
  
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