From fb2da2760baf31d99ae5e39ee0c24e1fac22c014 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: cuicheng01 Date: Tue, 2 Nov 2021 11:01:55 +0000 Subject: [PATCH] polish docs --- docs/zh_CN/advanced_tutorials/code_overview.md | 2 +- docs/zh_CN/advanced_tutorials/knowledge_distillation.md | 2 +- docs/zh_CN/advanced_tutorials/model_prune_quantization.md | 4 ++-- docs/zh_CN/algorithm_introduction/image_classification.md | 4 ++-- docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md | 2 +- docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md | 3 +-- docs/zh_CN/models_training/recognition.md | 4 ++-- 7 files changed, 10 insertions(+), 11 deletions(-) diff --git a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/code_overview.md b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/code_overview.md index 96d4c973..b2c27a45 100644 --- a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/code_overview.md +++ b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/code_overview.md @@ -2,7 +2,7 @@ ## 目录 -- [模型压缩与知识蒸馏方法简介](#1) +- [整体代码和目录概览](#1) - [训练模块定义](#2) - [2.1 数据](#2.1) - [2.2 模型结构](#2.2) diff --git a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/knowledge_distillation.md b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/knowledge_distillation.md index 9545ac44..23afd875 100644 --- a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/knowledge_distillation.md +++ b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/knowledge_distillation.md @@ -10,7 +10,7 @@ - [实验](#3) - [3.1 教师模型的选择](#3.1) - [3.2 大数据蒸馏](#3.2) - - [3.3ImageNet1k 训练集 finetune](#3.3) + - [3.3 ImageNet1k 训练集 finetune](#3.3) - [3.4 数据增广以及基于 Fix 策略的微调](#3.4) - [3.5 实验过程中的一些问题](#3.5) - [蒸馏模型的应用](#4) diff --git a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/model_prune_quantization.md b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/model_prune_quantization.md index f2eb9e9b..7458e76f 100644 --- a/docs/zh_CN/advanced_tutorials/model_prune_quantization.md +++ b/docs/zh_CN/advanced_tutorials/model_prune_quantization.md @@ -158,10 +158,10 @@ python3.7 tools/export.py \ ## 四、模型部署 -上述步骤导出的模型可以直接使用inferecne 进行部署，参考[inference部署](../inference_deployment/)。 +上述步骤导出的模型可以直接使用inferecne进行部署，参考[inference部署](../inference_deployment/)。 也通过PaddleLite的opt模型转换工具，完成inference模型到移动端模型转换，用于移动端的模型部署。 -移动端模型部署的可参考 [移动端模型部署](../../../deploy/lite/readme.md) +移动端模型部署的可参考 [移动端模型部署](../inference_deployment/paddle_lite_deploy.md)。 ## 五、训练超参数建议 diff --git a/docs/zh_CN/algorithm_introduction/image_classification.md b/docs/zh_CN/algorithm_introduction/image_classification.md index b527d963..8ed1ec07 100644 --- a/docs/zh_CN/algorithm_introduction/image_classification.md +++ b/docs/zh_CN/algorithm_introduction/image_classification.md @@ -9,8 +9,8 @@ - [图像分类的流程](#2) - [2.1 数据及其预处理](#2.1) - [2.2 模型准备](#2.2) - - [2.2 模型训练](#2.3) - - [2.2 模型评估](#2.4) + - [2.3 模型训练](#2.3) + - [2.4 模型评估](#2.4) - [主要算法简介](#3) 图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。 diff --git a/docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md b/docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md index dfa7c1c1..4122a881 100644 --- a/docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md +++ b/docs/zh_CN/data_preparation/recognition_dataset.md @@ -14,7 +14,7 @@ - [2.2.1 动漫人物识别](#动漫人物识别) - [2.2.2 商品识别](#商品识别) - [2.2.3 Logo识别](#Logo识别) - - [2.2.3 车辆识别](#车辆识别) + - [2.2.4 车辆识别](#车辆识别) diff --git a/docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md b/docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md index 8add0ad5..2e26e2c1 100644 --- a/docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md +++ b/docs/zh_CN/inference_deployment/cpp_deploy.md @@ -13,8 +13,7 @@ - [1.2.2 直接下载安装](1.2.2) - [编译](#2) - [2.1 编译 PaddleClas C++ 预测 demo](#2.1) - - [2.2 编译 config lib 预测库与 cls lib 预测库](#2.2) - + - [2.2 编译 config lib 预测库与 cls lib 预测库](#2.2) - [运行](#3) - [3.1 准备 inference model](#3.1) - [3.2 运行 demo](#3.2) diff --git a/docs/zh_CN/models_training/recognition.md b/docs/zh_CN/models_training/recognition.md index ec5ace2a..180b13d8 100644 --- a/docs/zh_CN/models_training/recognition.md +++ b/docs/zh_CN/models_training/recognition.md @@ -11,9 +11,9 @@ 其中特征库，需要利用已经标注好的图像数据集提前建立。完整的图像识别系统，如下图所示
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-体验整体图像识别系统，或查看特征库建立方法，详见[图像识别快速开始文档](../quick_start/quick_start_recognition.md) 。其中，图像识别快速开始文档主要讲解整体流程的使用过程。以下内容，主要对上述三个步骤的训练部分进行介绍。 +体验整体图像识别系统，或查看特征库建立方法，详见[图像识别快速开始文档](../quick_start/quick_start_recognition.md)。其中，图像识别快速开始文档主要讲解整体流程的使用过程。以下内容，主要对上述三个步骤的训练部分进行介绍。 首先，请参考[安装指南](../installation/install_paddleclas.md)配置运行环境。 -- GitLab