From c9645f52516553d93c79084bd35a3bf33614bbdb Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: HydrogenSulfate <490868991@qq.com> Date: Wed, 14 Sep 2022 13:17:05 +0000 Subject: [PATCH] fix 2 typo in docs --- docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md | 10 +++++----- docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md | 2 +- 2 files changed, 6 insertions(+), 6 deletions(-) diff --git a/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md b/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md index bac4f8ac..7e819efa 100644 --- a/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md +++ b/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md @@ -40,7 +40,7 @@ PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别 | :--------- | :---------------------- | :------------------ | | | | recall@1 | | PP-ShiTuV1 | 64(30+34)MB | 66.8% | -| PP-ShiTuV2 | 49(30+19) | 73.8% | +| PP-ShiTuV2 | 49(30+19)MB | 73.8% | **注:** - recall及mAP指标的介绍可以参考 [常用指标](../algorithm_introduction/reid.md#22-常用指标)。 @@ -70,10 +70,10 @@ PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别 ```shell # 如果您的机器安装的是 CUDA9 或 CUDA10,请运行以下命令安装 python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple - + # 如果您的机器是CPU,请运行以下命令安装 python3.7 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple - + # 安装 faiss 库 python3.7 -m pip install faiss-cpu==1.7.1post2 ``` @@ -82,7 +82,7 @@ PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别 ```shell # 进入到PaddleClas根目录下 cd PaddleClas - + # 安装paddleclas python3.7 setup.py install ``` @@ -92,7 +92,7 @@ PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别 ```shell # 下载并解压demo数据 wget -nc https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_dataset_v2.0.tar && tar -xf drink_dataset_v2.0.tar - + # 执行识别命令 paddleclas \ --model_name=PP-ShiTuV2 \ diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md index 06b3b670..e432326b 100644 --- a/docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md +++ b/docs/zh_CN/inference_deployment/python_deploy.md @@ -103,7 +103,7 @@ python3.7 python/predict_rec.py -c configs/inference_rec.yaml 上述预测命令可以得到一个 512 维的特征向量,直接输出在在命令行中。 -在配置文件 `configs/inference_det.yaml` 中有以下字段用于配置预测参数: +在配置文件 `configs/inference_rec.yaml` 中有以下字段用于配置预测参数: * `Global.infer_imgs`:待预测的图片文件路径; * `Global.use_gpu`: 是否使用 GPU 预测,默认为 `True`。 -- GitLab