Update README_cn (#1416) (#1427)

* Update CN README
* Change demo and update doc

README_cn.md

@@ -2,91 +2,176 @@
 
 文档：[https://paddledetection.readthedocs.io](https://paddledetection.readthedocs.io)
 
-# PaddleDetection
+# 简介
 
-飞桨推出的PaddleDetection是端到端目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的训练、精度速度优化到部署全流程。PaddleDetection以模块化的设计实现了多种主流目标检测算法，并且提供了丰富的数据增强、网络组件、损失函数等模块，集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。目前基于PaddleDetection已经完成落地的项目涉及工业质检、遥感图像检测、无人巡检等多个领域。
+PaddleDetection飞桨目标检测开发套件，旨在帮助开发者更快更好地完成检测模型的组建、训练、优化及部署等全开发流程。
 
-PaddleDetection新发布精度速度领先的[PP-YOLO](https://arxiv.org/abs/2007.12099)模型，COCO数据集精度达到45.2%，单卡Tesla V100预测速度达到72.9 FPS，详细信息见[PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md)
+PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了丰富的数据增强策略、网络模块组件（如骨干网络）、损失函数等，并集成了模型压缩和跨平台高性能部署能力。
 
-**目前检测库下模型均要求使用PaddlePaddle 1.8及以上版本或适当的develop版本。**
+经过长时间产业实践打磨，PaddleDetection已拥有顺畅、卓越的使用体验，被工业质检、遥感图像检测、无人巡检、新零售、互联网、科研等十多个行业的开发者广泛应用。
 
 <div align="center">
-  <img src="docs/images/000000570688.jpg" />
+  <img src="docs/images/football.gif" width='800'/>
 </div>
 
-
-## 简介
-
-特性：
-
-- 模型丰富：
-
-  PaddleDetection提供了丰富的模型，包含目标检测、实例分割、人脸检测等100+个预训练模型，涵盖多种数据集竞赛冠军方案、适合云端/边缘端设备部署的检测方案。
-
-- 易部署:
-
-  PaddleDetection的模型中使用的核心算子均通过C++或CUDA实现，同时基于PaddlePaddle的高性能推理引擎可以方便地部署在多种硬件平台上。
-
-- 高灵活度：
-
-  PaddleDetection通过模块化设计来解耦各个组件，基于配置文件可以轻松地搭建各种检测模型。
-
-- 高性能：
-
-  基于PaddlePaddle框架的高性能内核，在模型训练速度、显存占用上有一定的优势。例如，YOLOv3的训练速度快于其他框架，在Tesla V100 16GB环境下，Mask-RCNN(ResNet50)可以单卡Batch Size可以达到4 (甚至到5)。
-
-
-支持的模型结构：
-
-|                    | ResNet | ResNet-vd <sup>[1](#vd)</sup> | ResNeXt-vd | SENet | MobileNet |  HRNet | Res2Net |
-|--------------------|:------:|------------------------------:|:----------:|:-----:|:---------:|:------:| :--:    |
-| Faster R-CNN       | ✓      |                             ✓ | x          | ✓     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| Faster R-CNN + FPN | ✓      |                             ✓ | ✓          | ✓     | ✗         |  ✓     |  ✓      |
-| Mask R-CNN         | ✓      |                             ✓ | x          | ✓     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| Mask R-CNN + FPN   | ✓      |                             ✓ | ✓          | ✓     | ✗         |  ✗     |  ✓      |
-| Cascade Faster-RCNN | ✓     |                             ✓ | ✓          | ✗     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| Cascade Mask-RCNN  | ✓      |                             ✗ | ✗          | ✓     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| Libra R-CNN        | ✗      |                             ✓ | ✗          | ✗     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| RetinaNet          | ✓      |                             ✗ | ✓          | ✗     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| YOLOv3             | ✓      |                             ✓ | ✗          | ✗     | ✓         |  ✗     |  ✗      |
-| SSD                | ✗      |                             ✗ | ✗          | ✗     | ✓         |  ✗     |  ✗      |
-| BlazeFace          | ✗      |                             ✗ | ✗          | ✗     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-| Faceboxes          | ✗      |                             ✗ | ✗          | ✗     | ✗         |  ✗     |  ✗      |
-
-<a name="vd">[1]</a> [ResNet-vd](https://arxiv.org/pdf/1812.01187) 模型预测速度基本不变的情况下提高了精度。
-
-**说明：** ✓ 为[模型库](docs/MODEL_ZOO_cn.md)中提供了对应配置文件和预训练模型，✗ 为未提供参考配置，但一般都支持。
-
-更多的模型:
-
-- EfficientDet
-- FCOS
-- CornerNet-Squeeze
-- YOLOv4
-- PP-YOLO
-
-更多的Backone：
-
-- DarkNet
-- VGG
-- GCNet
-- CBNet
-- Hourglass
-
-扩展特性：
-
-- [x] **Synchronized Batch Norm**
-- [x] **Group Norm**
-- [x] **Modulated Deformable Convolution**
-- [x] **Deformable PSRoI Pooling**
-- [x] **Non-local和GCNet**
-
-**注意:** Synchronized batch normalization 只能在多GPU环境下使用，不能在CPU环境或者单GPU环境下使用。
-
-以下为选取各模型结构和骨干网络的代表模型COCO数据集精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)关系图。
+### 产品动态
+
+- 2020.09.21-27: 【目标检测7日打卡课】手把手教你从入门到进阶，深入了解目标检测算法的前世今生。立即加入课程QQ交流群(1136406895)一起学习吧 :)
+- 2020.07.24: 发布**产业最实用**目标检测模型 [PP-YOLO](https://arxiv.org/abs/2007.12099) ，深入考虑产业应用对精度速度的双重面诉求，COCO数据集精度45.2%，Tesla V100预测速度72.9 FPS，详细信息见[文档](configs/ppyolo/README_cn.md)。
+- 2020.06.11: 发布676类大规模服务器端实用目标检测模型，适用于绝大部分使用场景，可以直接用来预测，也可以用于微调其他任务。
+
+### 特性
+
+- **模型丰富**: 包含**目标检测**、**实例分割**、**人脸检测**等**100+个预训练模型**，涵盖多种**全球竞赛冠军**方案
+- **使用简洁**：模块化设计，解耦各个网络组件，开发者轻松搭建、试用各种检测模型及优化策略，快速得到高性能、定制化的算法。
+- **端到端打通**: 从数据增强、组网、训练、压缩、部署端到端打通，并完备支持**云端**/**边缘端**多架构、多设备部署。
+- **高性能**: 基于飞桨的高性能内核，模型训练速度及显存占用优势明显。支持FP16训练, 支持多机训练。
+
+#### 套件结构概览
+
+<table>
+  <tbody>
+    <tr align="center" valign="bottom">
+      <td>
+        <b>Architectures</b>
+      </td>
+      <td>
+        <b>Backbones</b>
+      </td>
+      <td>
+        <b>Components</b>
+      </td>
+      <td>
+        <b>Data Augmentation</b>
+      </td>
+    </tr>
+    <tr valign="top">
+      <td>
+        <ul><li><b>Two-Stage Detection</b></li>
+          <ul>
+            <li>Faster RCNN</li>
+            <li>FPN</li>
+            <li>Cascade-RCNN</li>
+            <li>Libra RCNN</li>
+            <li>Hybrid Task RCNN</li>
+            <li>PSS-Det RCNN</li>
+          </ul>
+        </ul>
+        <ul><li><b>One-Stage Detection</b></li>
+          <ul>
+            <li>RetinaNet</li>
+            <li>YOLOv3</li>
+            <li>YOLOv4</li>  
+            <li>PP-YOLO</li>
+            <li>SSD</li>
+          </ul>
+        </ul>
+        <ul><li><b>Anchor Free</b></li>
+          <ul>
+            <li>CornerNet-Squeeze</li>
+            <li>FCOS</li>  
+            <li>TTFNet</li>
+          </ul>
+        </ul>
+        <ul>
+          <li><b>Instance Segmentation</b></li>
+            <ul>
+             <li>Mask RCNN</li>
+             <li>SOLOv2 is coming soon</li>
+            </ul>
+        </ul>
+        <ul>
+          <li><b>Face-Detction</b></li>
+            <ul>
+             <li>FaceBoxes</li>
+             <li>BlazeFace</li>
+             <li>BlazeFace-NAS</li>
+            </ul>
+        </ul>
+      </td>
+      <td>
+        <ul>
+          <li>ResNet(&vd)</li>
+          <li>ResNeXt(&vd)</li>
+          <li>SENet</li>
+          <li>Res2Net</li>
+          <li>HRNet</li>
+          <li>Hourglass</li>
+          <li>CBNet</li>
+          <li>GCNet</li>
+          <li>DarkNet</li>
+          <li>CSPDarkNet</li>
+          <li>VGG</li>
+          <li>MobileNetv1/v3</li>  
+          <li>GhostNet</li>
+          <li>Efficientnet</li>  
+        </ul>
+      </td>
+      <td>
+        <ul><li><b>Common</b></li>
+          <ul>
+            <li>Sync-BN</li>
+            <li>Group Norm</li>
+            <li>DCNv2</li>
+            <li>Non-local</li>
+          </ul>  
+        </ul>
+        <ul><li><b>FPN</b></li>
+          <ul>
+            <li>BiFPN</li>
+            <li>BFP</li>  
+            <li>HRFPN</li>
+            <li>ACFPN</li>
+          </ul>  
+        </ul>  
+        <ul><li><b>Loss</b></li>
+          <ul>
+            <li>Smooth-L1</li>
+            <li>GIoU/DIoU/CIoU</li>  
+            <li>IoUAware</li>
+          </ul>  
+        </ul>  
+        <ul><li><b>Post-processing</b></li>
+          <ul>
+            <li>SoftNMS</li>
+            <li>MatrixNMS</li>  
+          </ul>  
+        </ul>
+        <ul><li><b>Speed</b></li>
+          <ul>
+            <li>FP16 training</li>
+            <li>Multi-machine training </li>  
+          </ul>  
+        </ul>  
+      </td>
+      <td>
+        <ul>
+          <li>Resize</li>  
+          <li>Flipping</li>  
+          <li>Expand</li>
+          <li>Crop</li>
+          <li>Color Distort</li>  
+          <li>Random Erasing</li>  
+          <li>Mixup </li>
+          <li>Cutmix </li>
+          <li>Grid Mask</li>
+          <li>Auto Augment</li>  
+        </ul>  
+      </td>  
+    </tr>
+
+
+</td>
+    </tr>
+  </tbody>
+</table>
+
+#### 模型性能概览
+
+各模型结构和骨干网络的代表模型在COCO数据集上精度mAP和单卡Tesla V100上预测速度(FPS)对比图。
 
 <div align="center">
-  <img src="docs/images/map_fps.png" width=800 />
+  <img src="docs/images/map_fps.png" />
 </div>
 
 **说明：**
@@ -95,11 +180,6 @@ PaddleDetection新发布精度速度领先的[PP-YOLO](https://arxiv.org/abs/200
 - PaddleDetection增强版`YOLOv3-ResNet50vd-DCN`在COCO数据集mAP高于原作10.6个绝对百分点，推理速度为61.3FPS，快于原作约70%
 - 图中模型均可在[模型库](#模型库)中获取
 
-以下为PaddleDetection发布的精度和预测速度优于YOLOv4模型的PP-YOLO与前沿目标检测算法的COCO数据集精度与单卡Tesla V100预测速度(FPS)关系图， PP-YOLO模型在[COCO](http://cocodataset.org) test2019数据集上精度达到45.2%，在单卡V100上FP32推理速度为72.9 FPS，详细信息见[PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md)
-
-<div align="center">
-  <img src="docs/images/ppyolo_map_fps.png" width=600 />
-</div>
 
 ## 文档教程
 
@@ -108,51 +188,56 @@ PaddleDetection新发布精度速度领先的[PP-YOLO](https://arxiv.org/abs/200
 - [安装说明](docs/tutorials/INSTALL_cn.md)
 - [快速开始](docs/tutorials/QUICK_STARTED_cn.md)
 - [训练/评估/预测流程](docs/tutorials/GETTING_STARTED_cn.md)
-- [如何训练自定义数据集](docs/tutorials/Custom_DataSet.md)
+- [如何自定义数据集](docs/tutorials/Custom_DataSet.md)
 - [常见问题汇总](docs/FAQ.md)
 
 ### 进阶教程
-- [数据预处理及数据集定义](docs/advanced_tutorials/READER.md)
-- [搭建模型步骤](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
-- [模型参数配置](docs/advanced_tutorials/config_doc):
+- 参数配置
   - [配置模块设计和介绍](docs/advanced_tutorials/config_doc/CONFIG_cn.md)
-  - [RCNN模型参数说明](docs/advanced_tutorials/config_doc/RCNN_PARAMS_DOC.md)
-- [迁移学习教程](docs/advanced_tutorials/TRANSFER_LEARNING_cn.md)
-- [IPython Notebook demo](demo/mask_rcnn_demo.ipynb)
-- [模型压缩](slim)
+  - [RCNN参数说明](docs/advanced_tutorials/config_doc/RCNN_PARAMS_DOC.md)
+  - [YOLOv3参数说明]()
+- 迁移学习
+    - [如何加载预训练](docs/advanced_tutorials/TRANSFER_LEARNING_cn.md)
+- 模型压缩(基于[PaddleSlim](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSlim))
     - [压缩benchmark](slim)
-    - [量化](slim/quantization)
-    - [剪枝](slim/prune)
-    - [蒸馏](slim/distillation)
-    - [神经网络搜索](slim/nas)
-- [推理部署](deploy)
+    - [量化](slim/quantization), [剪枝](slim/prune), [蒸馏](slim/distillation), [搜索](slim/nas)
+- 推理部署
     - [模型导出教程](docs/advanced_tutorials/deploy/EXPORT_MODEL.md)
-    - [Python端推理部署](deploy/python)
-    - [C++端推理部署](deploy/cpp)
+    - [服务器端Python部署](deploy/python)
+    - [服务器端C++部署](deploy/cpp)
+    - [移动端部署](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite-Demo)
+    - [在线Serving部署](https://github.com/PaddlePaddle/Serving)
     - [推理Benchmark](docs/advanced_tutorials/deploy/BENCHMARK_INFER_cn.md)
+- 进阶开发
+    - [新增数据预处理](docs/advanced_tutorials/READER.md)
+    - [新增检测算法](docs/advanced_tutorials/MODEL_TECHNICAL.md)
+
 
 ## 模型库
 
-- [模型库](docs/MODEL_ZOO_cn.md)
-- [移动端模型](configs/mobile/README.md)
-- [Anchor free模型](configs/anchor_free/README.md)
-- [人脸检测模型](docs/featured_model/FACE_DETECTION.md)
-- [YOLOv3增强模型](docs/featured_model/YOLOv3_ENHANCEMENT.md): COCO mAP高达43.6%，原论文精度为33.0%
-- [PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md): COCO mAP高达45.3%，单卡Tesla V100预测速度高达72.9 FPS
-- [行人检测预训练模型](docs/featured_model/CONTRIB_cn.md)
-- [车辆检测预训练模型](docs/featured_model/CONTRIB_cn.md)
-- [Objects365 2019 Challenge夺冠模型](docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md)
-- [Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型](docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md)
-- [服务器端实用目标检测模型](configs/rcnn_enhance/README.md): V100上速度20FPS时，COCO mAP高达47.8%。
-- [大规模实用目标检测模型](docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md): 提供了包含676个类别的大规模服务器端实用目标检测模型，适用于绝大部分使用场景，可以直接用来预测，也可以用于微调其他任务。
+- 通用目标检测:
+    - [模型库和基线](docs/MODEL_ZOO_cn.md)
+    - [移动端模型](configs/mobile/README.md)
+    - [Anchor Free](configs/anchor_free/README.md)
+    - [PP-YOLO模型](configs/ppyolo/README_cn.md)
+    - [676类目标检测](docs/featured_model/LARGE_SCALE_DET_MODEL.md)
+    - [两阶段实用模型PSS-Det](configs/rcnn_enhance/README.md)
+- 垂类领域
+    - [人脸检测](docs/featured_model/FACE_DETECTION.md)
+    - [行人检测](docs/featured_model/CONTRIB_cn.md)
+    - [车辆检测](docs/featured_model/CONTRIB_cn.md)
+- 比赛方案
+    - [Objects365 2019 Challenge夺冠模型](docs/featured_model/champion_model/CACascadeRCNN.md)
+    - [Open Images 2019-Object Detction比赛最佳单模型](docs/featured_model/champion_model/OIDV5_BASELINE_MODEL.md)
+
 
+## 版本更新
+v0.4.0版本已经在`07/2020`发布，增加PP-YOLO, TTFNet, HTC, ACFPN等多个模型，新增BlazeFace人脸关键点检测模型，新增移动端SSDLite系列优化模型，新增GridMask，RandomErasing数据增强方法，新增Matrix NMS和EMA训练，提升易用性，修复已知诸多bug等，详细内容请参考[版本更新文档](docs/CHANGELOG.md)。
 
 ## 许可证书
 本项目的发布受[Apache 2.0 license](LICENSE)许可认证。
 
-## 版本更新
-v0.4.0版本已经在`07/2020`发布，增加PP-YOLO, TTFNet, HTC, ACFPN等多个模型，新增BlazeFace人脸关键点检测模型，新增移动端SSDLite系列优化模型，新增GridMask，RandomErasing数据增强方法，新增Matrix NMS和EMA训练，提升易用性，修复已知诸多bug等，详细内容请参考[版本更新文档](docs/CHANGELOG.md)。
 
-## 如何贡献代码
+## 贡献代码
 
 我们非常欢迎你可以为PaddleDetection提供代码，也十分感谢你的反馈。