[cherry-pick][doc] fix smalldet doc and readme (#7776)

* fix smalldet docs, test=document_fix * fix smalldet configs and readme, test=document_fix

[cherry-pick][doc] fix smalldet doc and readme (#7776)
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1d502fb4 · Feng Ni · GitHub · 2fb498ad · 1d502fb4 · 1d502fb4
8 changed file
--- a/configs/pphuman/README.md
+++ b/configs/pphuman/README.md
@@ -13,7 +13,7 @@ PaddleDetection团队提供了针对行人的基于PP-YOLOE的检测模型，用
 |PP-YOLOE-l|   CrowdHuman   |  48.0  |  81.9  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_36e_crowdhuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_36e_crowdhuman.yml) |
 |PP-YOLOE-s|   业务数据集   |  53.2  |  -  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_s_36e_pphuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_s_36e_pphuman.yml) |
 |PP-YOLOE-l|   业务数据集   |  57.8  |  -  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_36e_pphuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_36e_pphuman.yml) |
-|PP-YOLOE+_t-aux(320)|   业务数据集   |  45.7  |  81.2  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.yml) |
+|PP-YOLOE+_t-aux(320)|   业务数据集   |  45.7  |  81.2  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_pphuman.yml) |
 **注意:**

--- a/configs/ppvehicle/README.md
+++ b/configs/ppvehicle/README.md
@@ -20,7 +20,7 @@ PaddleDetection团队提供了针对自动驾驶场景的基于PP-YOLOE的检测
 |PP-YOLOE-s|   PPVehicle9cls |   9    |  35.3 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle9cls.pdparams) | [配置文件](./mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle9cls.yml) |
 |PP-YOLOE-l|   PPVehicle     |   1    |  63.9 | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.pdparams) | [配置文件](./mot_ppyoloe_l_36e_ppvehicle.yml) |
 |PP-YOLOE-s|   PPVehicle     |   1    |  61.3  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.pdparams) | [配置文件](./mot_ppyoloe_s_36e_ppvehicle.yml) |
-|PP-YOLOE+_t-aux(320)|   PPVehicle   |   1    |  53.5  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/pipeline/ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_ppvehicle.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_ppvehicle.yml) |
+|PP-YOLOE+_t-aux(320)|   PPVehicle   |   1    |  53.5  | [下载链接](https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_ppvehicle.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_plus_crn_t_auxhead_320_60e_ppvehicle.yml) |
 **注意:**

--- a/configs/smalldet/DataDownload.md
+++ b/configs/smalldet/DataDownload.md
+# 小目标数据集下载汇总
+## 目录
+- [数据集准备](#数据集准备)
+    - [VisDrone-DET](#VisDrone-DET)
+    - [DOTA水平框](#DOTA水平框)
+    - [Xview](#Xview)
+    - [用户自定义数据集](#用户自定义数据集)
+## 数据集准备
+### VisDrone-DET
+VisDrone-DET是一个无人机航拍场景的小目标数据集，整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，切图后的COCO格式数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone_sliced.zip)，检测其中的**10类**，包括 `pedestrian(1), people(2), bicycle(3), car(4), van(5), truck(6), tricycle(7), awning-tricycle(8), bus(9), motor(10)`，原始数据集[下载链接](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。
+具体使用和下载请参考[visdrone](../visdrone)。
+### DOTA水平框
+DOTA是一个大型的遥感影像公开数据集，这里使用**DOTA-v1.0**水平框数据集，切图后整理的COCO格式的DOTA水平框数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/dota_sliced.zip)，检测其中的**15类**，
+包括 `plane(0), baseball-diamond(1), bridge(2), ground-track-field(3), small-vehicle(4), large-vehicle(5), ship(6), tennis-court(7),basketball-court(8), storage-tank(9), soccer-ball-field(10), roundabout(11), harbor(12), swimming-pool(13), helicopter(14)`，
+图片及原始数据集[下载链接](https://captain-whu.github.io/DOAI2019/dataset.html)。
+### Xview
+Xview是一个大型的航拍遥感检测数据集，目标极小极多，切图后整理的COCO格式数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/xview_sliced.zip)，检测其中的**60类**，
+具体类别为：
+<details>
+`Fixed-wing Aircraft(0),
+Small Aircraft(1),
+Cargo Plane(2),
+Helicopter(3),
+Passenger Vehicle(4),
+Small Car(5),
+Bus(6),
+Pickup Truck(7),
+Utility Truck(8),
+Truck(9),
+Cargo Truck(10),
+Truck w/Box(11),
+Truck Tractor(12),
+Trailer(13),
+Truck w/Flatbed(14),
+Truck w/Liquid(15),
+Crane Truck(16),
+Railway Vehicle(17),
+Passenger Car(18),
+Cargo Car(19),
+Flat Car(20),
+Tank car(21),
+Locomotive(22),
+Maritime Vessel(23),
+Motorboat(24),
+Sailboat(25),
+Tugboat(26),
+Barge(27),
+Fishing Vessel(28),
+Ferry(29),
+Yacht(30),
+Container Ship(31),
+Oil Tanker(32),
+Engineering Vehicle(33),
+Tower crane(34),
+Container Crane(35),
+Reach Stacker(36),
+Straddle Carrier(37),
+Mobile Crane(38),
+Dump Truck(39),
+Haul Truck(40),
+Scraper/Tractor(41),
+Front loader/Bulldozer(42),
+Excavator(43),
+Cement Mixer(44),
+Ground Grader(45),
+Hut/Tent(46),
+Shed(47),
+Building(48),
+Aircraft Hangar(49),
+Damaged Building(50),
+Facility(51),
+Construction Site(52),
+Vehicle Lot(53),
+Helipad(54),
+Storage Tank(55),
+Shipping container lot(56),
+Shipping Container(57),
+Pylon(58),
+Tower(59)
+`
+</details>
+，原始数据集[下载链接](https://challenge.xviewdataset.org/)。
+### 用户自定义数据集
+用户自定义数据集准备请参考[DET数据集标注工具](../../docs/tutorials/data/DetAnnoTools.md)和[DET数据集准备教程](../../docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md)去准备。
--- a/configs/smalldet/README.md
+++ b/configs/smalldet/README.md
@@ -4,31 +4,103 @@
 ## 内容
 - [简介](#简介)
+- [切图使用说明](#切图使用说明)
+    - [小目标数据集下载](#小目标数据集下载)
+    - [统计数据集分布](#统计数据集分布)
+    - [SAHI切图](#SAHI切图)
 - [模型库](#模型库)
    - [VisDrone模型](#VisDrone模型)
    - [COCO模型](#COCO模型)
    - [切图模型](#切图模型)
    - [拼图模型](#拼图模型)
- [数据集准备](#数据集准备)
+    - [注意事项](#注意事项)
 - [模型库使用说明](#模型库使用说明)
    - [训练](#训练)
    - [评估](#评估)
    - [预测](#预测)
    - [部署](#部署)
- [切图使用说明](#切图使用说明)
-    - [统计数据集分布](#统计数据集分布)
-    - [SAHI切图](#SAHI切图)
 - [引用](#引用)
 ## 简介
-PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的基于PP-YOLOE的检测模型，以及提供了一套使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)(Slicing Aided Hyper Inference)工具切图和拼图的方案，用户可以下载模型进行使用。
+PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的基于PP-YOLOE改进的检测模型 PP-YOLOE-SOD，以及提供了一套使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)(Slicing Aided Hyper Inference)工具的切图和拼图的方案。
+  - PP-YOLOE-SOD 是PaddleDetection团队自研的小目标检测特色模型，使用**数据集分布相关的基于向量的DFL算法** 和 **针对小目标优化的中心先验优化策略**，并且**在模型的Neck(FPN)结构中加入Transformer模块**，以及结合增加P2层、使用large size等策略，最终在多个小目标数据集上达到极高的精度。
+  - 切图拼图方案**适用于任何检测模型**，建议**使用 PP-YOLOE-SOD 结合切图拼图方案**一起使用以达到最佳的效果。
+  - 官方 AI Studio 教程案例请参考 [基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782)，欢迎一起动手实践学习。
+  - 第三方 AI Studio 教程案例可参考 [PPYOLOE：遥感场景下的小目标检测与部署(切图版)](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4493701) 和 [涨分神器！基于PPYOLOE的切图和拼图解决方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438275)，欢迎一起动手实践学习。
+**注意:**
+ - **不通过切图拼图而直接使用原图或子图**去训练评估预测，推荐使用 PP-YOLOE-SOD 模型，更多细节和消融实验可参照[COCO模型](#COCO模型)和[VisDrone模型](./visdrone)。
+ - 是否需要切图然后使用子图去**训练**，建议首先参照[切图使用说明](#切图使用说明)中的[统计数据集分布](#统计数据集分布)分析一下数据集再确定，一般数据集中**所有的目标均极小**的情况下推荐切图去训练。
+ - 是否需要切图然后使用子图去**预测**，建议在切图训练的情况下，配合着**同样操作的切图策略和参数**去预测(inference)效果更佳。但其实即便不切图训练，也可进行切图预测(inference)，只需**在常规的预测命令最后加上`--slice_infer`以及相关子图参数**即可。
+ - 是否需要切图然后使用子图去**评估**，建议首先确保制作生成了合适的子图验证集，以及确保对应的标注框制作无误，并需要参照[模型库使用说明-评估](#评估)去**改动配置文件中的验证集(EvalDataset)的相关配置**，然后**在常规的评估命令最后加上`--slice_infer`以及相关子图参数**即可。
+ - `--slice_infer`的操作在PaddleDetection中默认**子图预测框会自动组合并拼回原图**，默认返回的是原图上的预测框，此方法也**适用于任何训好的检测模型**，无论是否切图训练。
+## 切图使用说明
+### 小目标数据集下载
+PaddleDetection团队整理提供的VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview等小目标场景数据集的下载链接可以参照 [DataDownload.md](./DataDownload.md)。
+### 统计数据集分布
+对于待训的数据集(默认已处理为COCO格式，参照 [COCO格式数据集准备](../../docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md#用户数据转成COCO数据)，首先统计**标注框的平均宽高占图片真实宽高的比例**分布：
+以DOTA水平框数据集的train数据集为例：
+```bash
+python tools/box_distribution.py --json_path dataset/DOTA/annotations/train.json --out_img box_distribution.jpg --eval_size 640 --small_stride 8
+```
+  - `--json_path` ：待统计数据集 COCO 格式 annotation 的json标注文件路径
+  - `--out_img` ：输出的统计分布图的路径
+  - `--eval_size` ：推理尺度（默认640）
+  - `--small_stride` ：模型最小步长（默认8）
+统计结果打印如下：
+```bash
+Suggested reg_range[1] is 13 # DFL算法中推荐值，在 PP-YOLOE-SOD 模型的配置文件的head中设置为此值，效果最佳
+Mean of all img_w is 2304.3981547196595 # 原图宽的平均值
+Mean of all img_h is 2180.9354151880766 # 原图高的平均值
+Median of ratio_w is 0.03799439775910364 # 标注框的宽与原图宽的比例的中位数
+Median of ratio_h is 0.04074914637387802 # 标注框的高与原图高的比例的中位数
+all_img with box:  1409 # 数据集图片总数(排除无框或空标注的图片)
+all_ann:  98905 # 数据集标注框总数
+Distribution saved as box_distribution.jpg
+```
+**注意:**
+- 一般情况下，在原始数据集全部有标注框的图片中，**原图宽高的平均值大于1500像素，且有1/2以上的图片标注框的平均宽高与原图宽高比例小于0.04时(通过打印中位数得到该值)**，建议进行切图训练。
+- `Suggested reg_range[1]` 为数据集在优化后DFL算法中推荐的`reg_range`上限，即`reg_max + 1`，在 PP-YOLOE-SOD 模型的配置文件的head中设置这个值。
-AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像检测案例全流程实操](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/5036782)，欢迎一起动手实践学习。
+### SAHI切图
+针对需要切图的数据集，使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)库进行切图：
+#### 安装SAHI库：
+参考[SAHI installation](https://github.com/obss/sahi/blob/main/README.md#installation)进行安装，`pip install sahi`，参考[installation](https://github.com/obss/sahi/blob/main/README.md#installation)。
+#### 基于SAHI切图
+以DOTA水平框数据集的train数据集为例，切分后的**子图文件夹**与**子图json标注文件**共同保存在`dota_sliced`文件夹下，分别命名为`train_images_500_025`、`train_500_025.json`：
+```bash
+python tools/slice_image.py --image_dir dataset/DOTA/train/ --json_path dataset/DOTA/annotations/train.json --output_dir dataset/dota_sliced --slice_size 500 --overlap_ratio 0.25
+```
+  - `--image_dir`：原始数据集图片文件夹的路径
+  - `--json_path`：原始数据集COCO格式的json标注文件的路径
+  - `--output_dir`：切分后的子图及其json标注文件保存的路径
+  - `--slice_size`：切分以后子图的边长尺度大小(默认切图后为正方形)
+  - `--overlap_ratio`：切分时的子图之间的重叠率
 **注意:**
- - **是否需要切图**，建议参照[切图使用说明](#切图使用说明)中的[统计数据集分布](#统计数据集分布)先分析一下数据集再确定，一般数据集中**所有目标均极小**的情况下推荐切图训练和切图预测。
+- 如果切图然后使用子图去**训练**，则只能**离线切图**，即切完图后保存成子图，存放在内存空间中。
- - 不通过切图拼图而**直接使用原图**的方案也可以参照[visdrone](./visdrone)。
+- 如果切图然后使用子图去**评估或预测**，则既可以**离线切图**，也可以**在线切图**，PaddleDetection中支持切图并自动拼图组合结果到原图上。
- - 第三方AI Studio教程案例可参考 [PPYOLOE：遥感场景下的小目标检测与部署(切图版)](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4493701) 和 [涨分神器！基于PPYOLOE的切图和拼图解决方案](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4438275)。
 ## 模型库
@@ -56,6 +128,21 @@ AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像
  - **P2**表示增加P2层(1/4下采样层)的特征，共输出4个PPYOLOEHead。
  - **Alpha**表示对CSPResNet骨干网络增加可一个学习权重参数Alpha参与训练。
  - **largesize**表示使用**以1600尺度为基础的多尺度训练**和**1920尺度预测**，相应的训练batch_size也减小，以速度来换取高精度。
+  - MatlabAPI测试是使用官网评测工具[VisDrone2018-DET-toolkit](https://github.com/VisDrone/VisDrone2018-DET-toolkit)。
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml --amp --eval
+# 评估
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams
+# 预测
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
+```
+</details>
 ### COCO模型
@@ -69,6 +156,20 @@ AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像
  - 上表中的模型均为**使用原图训练**，也**原图评估预测**，网络输入尺度为640x640，训练集为COCO的train2017，验证集为val2017，均为8卡总batch_size为64训练80 epoch。
  - **SOD**表示使用**基于向量的DFL算法**和针对小目标的**中心先验优化策略**，并**在模型的Neck结构中加入transformer**，可在 AP<sup>small 上提升1.9。
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml --amp --eval
+# 评估
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.pdparams
+# 预测
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.pdparams --infer_img=demo/000000014439_640x640.jpg --draw_threshold=0.25
+```
+</details>
 ### 切图模型
@@ -83,18 +184,55 @@ AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像
  - **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率。
  - VisDrone-DET的模型与[拼图模型](#拼图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**切图后的子图验证集**上评估的结果。
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml --amp --eval
+# 子图直接评估
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams
+# 子图直接预测
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
+```
+</details>
 ### 拼图模型
 |    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>0.5 | 下载链接  | 配置文件 |
 |:---------|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:------:|:-----------------------:|:-------------------:|:---------:| :-----: |
-|PP-YOLOE-l (原图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7 |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l (原图直接评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7 |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
-|PP-YOLOE-l (拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_slice_infer.yml) |
+|PP-YOLOE-l (切图拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.3 | 59.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_slice_infer.yml) |
 **注意:**
  - 上表中的模型均为使用**切图后的子图**训练，评估预测时分为两种，**直接使用原图**评估预测，和**使用子图自动拼成原图**评估预测，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。。
  - **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率。
-  - VisDrone-DET的模型与[切图模型](#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果。
+  - VisDrone-DET的模型与[切图模型](#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果，需要提前修改`ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml`里的`EvalDataset`的默认的子图验证集路径为以下**原图验证集路径**：
+  ```
+  EvalDataset:
+    !COCODataSet
+      image_dir: VisDrone2019-DET-val
+      anno_path: val.json
+      dataset_dir: dataset/visdrone
+  ```
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml --amp --eval
+# 原图直接评估，注意需要提前修改此yml中的 `EvalDataset` 的默认的子图验证集路径 为 原图验证集路径：
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams
+# 切图拼图评估，加上 --slice_infer，注意是使用的带 _slice_infer 后缀的yml配置文件
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_slice_infer.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --slice_infer
+# 切图拼图预测，加上 --slice_infer
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer
+```
+</details>
 ### 注意事项
@@ -103,124 +241,42 @@ AI Studio 官方教程案例请参考[基于PP-YOLOE-SOD的无人机航拍图像
 - DOTA水平框和Xview数据集均是**切图后训练**，AP指标为**切图后的子图val上的指标**。
 - VisDrone-DET数据集请参照[visdrone](./visdrone)，**可使用原图训练，也可使用切图后训练**，这上面表格中的指标均是使用VisDrone-DET的val子集做验证而未使用test_dev子集。
 - PP-YOLOE模型训练过程中使用8 GPUs进行混合精度训练，如果**GPU卡数**或者**batch size**发生了改变，你需要按照公式 **lr<sub>new</sub> = lr<sub>default</sub> * (batch_size<sub>new</sub> * GPU_number<sub>new</sub>) / (batch_size<sub>default</sub> * GPU_number<sub>default</sub>)** 调整学习率。
- 常用训练验证部署等步骤请参考[ppyoloe](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/ppyoloe#getting-start)。
+- 常用训练验证部署等步骤请参考[ppyoloe](../ppyoloe#getting-start)。
 - 自动切图和拼图的推理预测需添加设置`--slice_infer`，具体见下文[模型库使用说明](#模型库使用说明)中的[预测](#预测)和[部署](#部署)。
 - 自动切图和拼图过程，参照[2.3 子图拼图评估](#评估)。
-## 数据集准备
+## 模型库使用说明
-### VisDrone-DET
-VisDrone-DET是一个无人机航拍场景的小目标数据集，整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，切图后的COCO格式数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone_sliced.zip)，检测其中的**10类**，包括 `pedestrian(1), people(2), bicycle(3), car(4), van(5), truck(6), tricycle(7), awning-tricycle(8), bus(9), motor(10)`，原始数据集[下载链接](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。
-具体使用和下载请参考[visdrone](../visdrone)。
-### DOTA水平框
-DOTA是一个大型的遥感影像公开数据集，这里使用**DOTA-v1.0**水平框数据集，切图后整理的COCO格式的DOTA水平框数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/dota_sliced.zip)，检测其中的**15类**，
-包括 `plane(0), baseball-diamond(1), bridge(2), ground-track-field(3), small-vehicle(4), large-vehicle(5), ship(6), tennis-court(7),basketball-court(8), storage-tank(9), soccer-ball-field(10), roundabout(11), harbor(12), swimming-pool(13), helicopter(14)`，
-图片及原始数据集[下载链接](https://captain-whu.github.io/DOAI2019/dataset.html)。
-### Xview
-Xview是一个大型的航拍遥感检测数据集，目标极小极多，切图后整理的COCO格式数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/xview_sliced.zip)，检测其中的**60类**，
-具体类别为：
-<details>
-`Fixed-wing Aircraft(0),
-Small Aircraft(1),
-Cargo Plane(2),
-Helicopter(3),
-Passenger Vehicle(4),
-Small Car(5),
-Bus(6),
-Pickup Truck(7),
-Utility Truck(8),
-Truck(9),
-Cargo Truck(10),
-Truck w/Box(11),
-Truck Tractor(12),
-Trailer(13),
-Truck w/Flatbed(14),
-Truck w/Liquid(15),
-Crane Truck(16),
-Railway Vehicle(17),
-Passenger Car(18),
-Cargo Car(19),
-Flat Car(20),
-Tank car(21),
-Locomotive(22),
-Maritime Vessel(23),
-Motorboat(24),
-Sailboat(25),
-Tugboat(26),
-Barge(27),
-Fishing Vessel(28),
-Ferry(29),
-Yacht(30),
-Container Ship(31),
-Oil Tanker(32),
-Engineering Vehicle(33),
-Tower crane(34),
-Container Crane(35),
-Reach Stacker(36),
-Straddle Carrier(37),
-Mobile Crane(38),
-Dump Truck(39),
-Haul Truck(40),
-Scraper/Tractor(41),
-Front loader/Bulldozer(42),
-Excavator(43),
-Cement Mixer(44),
-Ground Grader(45),
-Hut/Tent(46),
-Shed(47),
-Building(48),
-Aircraft Hangar(49),
-Damaged Building(50),
-Facility(51),
-Construction Site(52),
-Vehicle Lot(53),
-Helipad(54),
-Storage Tank(55),
-Shipping container lot(56),
-Shipping Container(57),
-Pylon(58),
-Tower(59)
-`
-</details>
-，原始数据集[下载链接](https://challenge.xviewdataset.org/)。
-### 用户自定义数据集准备
+### 训练
-用户自定义数据集准备请参考[DET数据集标注工具](../../docs/tutorials/data/DetAnnoTools.md)和[DET数据集准备教程](../../docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md)去准备。
+#### 1.1 原图训练
+首先将待训数据集制作成COCO数据集格式，然后按照PaddleDetection的模型的常规训练流程训练即可。
+执行以下指令使用混合精度训练COCO数据集：
-## 模型库使用说明
+```bash
+python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_coco.yml --amp --eval
+```
-### 训练
+**注意:**
+- 使用默认配置训练需要设置`--amp`以避免显存溢出，`--eval`表示边训边验证，会自动保存最佳精度的模型权重。
-首先将你的数据集为COCO数据集格式，然后使用SAHI切图工具进行离线切图，对保存的子图按常规检测模型的训练流程走即可。
+#### 1.2 原图训练
+首先将待训数据集制作成COCO数据集格式，然后使用SAHI切图工具进行**离线切图**，对保存的子图按**常规检测模型的训练流程**走即可。
 也可直接下载PaddleDetection团队提供的切图后的VisDrone-DET、DOTA水平框、Xview数据集。
-执行以下指令使用混合精度训练PP-YOLOE
+执行以下指令使用混合精度训练VisDrone切图数据集：
 ```bash
 python -m paddle.distributed.launch --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml --amp --eval
 ```
-**注意:**
- 使用默认配置训练需要设置`--amp`以避免显存溢出。
 ### 评估
 #### 2.1 子图评估
+**默认评估方式是子图评估**，子图数据集的验证集设置为：
-默认评估方式是子图评估，子图数据集的验证集设置为：
 ```
 EvalDataset:
  !COCODataSet
@@ -234,7 +290,7 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80
 ```
 #### 2.2 原图评估
-修改验证集的标注文件路径为原图标注文件：
+修改验证集的标注文件路径为**原图标注文件**：
 ```
 EvalDataset:
  !COCODataSet
@@ -248,7 +304,7 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80
 ```
 #### 2.3 子图拼图评估
-修改验证集的标注文件路径为原图标注文件：
+修改验证集的标注文件路径为**原图标注文件**：
 ```
 # very slow, preferly eval with a determined weights(xx.pdparams)
 # if you want to eval during training, change SlicedCOCODataSet to COCODataSet and delete sliced_size and overlap_ratio
@@ -287,14 +343,14 @@ EvalDataset:
 #### 3.1 子图或原图直接预测
 与评估流程基本相同，可以在提前切好并存下来的子图上预测，也可以对原图预测，如：
 ```bash
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
 ```
 #### 3.2 原图自动切图并拼图预测
 也可以对原图进行自动切图并拼图重组来预测原图，如：
 ```bash
 # 单张图
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios --save_results=True
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios --save_results=True
 # 或图片文件夹
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_dir=demo/ --draw_threshold=0.25 --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 ```
@@ -317,14 +373,14 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python tools/export_model.py -c configs/smalldet/ppyoloe_
 #### 4.2 使用原图或子图直接推理
 ```bash
 # deploy infer
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25
 ```
 #### 4.3 使用原图自动切图并拼图重组结果来推理
 ```bash
 # deploy slice infer
 # 单张图
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios  --save_results=True
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios  --save_results=True
 # 或图片文件夹
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025 --image_dir=demo/ --device=GPU --save_images --threshold=0.25  --slice_infer --slice_size 640 640 --overlap_ratio 0.25 0.25 --combine_method=nms --match_threshold=0.6 --match_metric=ios
 ```
@@ -336,64 +392,6 @@ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inferenc
 - 设置`--save_results`表示保存图片结果为json文件，一般只单张图预测时使用；
-## 切图使用说明
-### 统计数据集分布
-首先统计所用数据集标注框的平均宽高占图片真实宽高的比例分布：
-```bash
-python tools/box_distribution.py --json_path ../../dataset/DOTA/annotations/train.json --out_img box_distribution.jpg
-```
- `--json_path` ：待统计数据集COCO 格式 annotation 的json文件路径
- `--eval_size` ：推理尺度（默认640）
- `--small_sride` ：模型最小步长（默认8）
- `--out_img` ：输出的统计分布图路径
-以DOTA数据集的train数据集为例，统计结果打印如下：
-```bash
-Suggested reg_range[1] is 13
-Mean of all img_w is 2304.3981547196595
-Mean of all img_h is 2180.9354151880766
-Median of ratio_w is 0.03799439775910364
-Median of ratio_h is 0.04074914637387802
-all_img with box:  1409
-all_ann:  98905
-Distribution saved as box_distribution.jpg
-```
-**注意:**
- `Suggested reg_range[1]` 为数据集在优化后DFL算法中推荐的`reg_range`上限，即` reg_max+1`。
- 当原始数据集全部有标注框的图片中，**原图宽高均值大于1500且有1/2以上的图片标注框的平均宽高与原图宽高比例小于0.04时**，建议进行切图训练。
-### SAHI切图
-针对需要切图的数据集，使用[SAHI](https://github.com/obss/sahi)库进行切分：
-#### 安装SAHI库：
-参考[SAHI installation](https://github.com/obss/sahi/blob/main/README.md#installation)进行安装
-```bash
-pip install sahi
-```
-#### 基于SAHI切图
-```bash
-python tools/slice_image.py --image_dir ../../dataset/DOTA/train/ --json_path ../../dataset/DOTA/annotations/train.json --output_dir ../../dataset/dota_sliced --slice_size 500 --overlap_ratio 0.25
-```
- `--image_dir`：原始数据集图片文件夹的路径
- `--json_path`：原始数据集COCO格式的json标注文件的路径
- `--output_dir`：切分后的子图及其json标注文件保存的路径
- `--slice_size`：切分以后子图的边长尺度大小(默认切图后为正方形)
- `--overlap_ratio`：切分时的子图之间的重叠率
- 以上述代码为例，切分后的子图文件夹与json标注文件共同保存在`dota_sliced`文件夹下，分别命名为`train_images_500_025`、`train_500_025.json`。
 ## 引用
 ```
 @article{akyon2022sahi,

--- a/configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml
+++ b/configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml
@@ -50,3 +50,9 @@ EvalDataset:
    image_dir: val_images_640_025
    anno_path: val_640_025.json
    dataset_dir: dataset/visdrone_sliced
+# EvalDataset:
+#   !COCODataSet
+#     image_dir: VisDrone2019-DET-val
+#     anno_path: val.json
+#     dataset_dir: dataset/visdrone
--- a/configs/smalldet/visdrone/README.md
+++ b/configs/smalldet/visdrone/README.md
 # VisDrone-DET 小目标检测模型
-PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基于PP-YOLOE的检测模型，用户可以下载模型进行使用。整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，检测其中的10类，包括 `pedestrian(1), people(2), bicycle(3), car(4), van(5), truck(6), tricycle(7), awning-tricycle(8), bus(9), motor(10)`，原始数据集[下载链接](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。
+PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基于PP-YOLOE的检测模型，用户可以下载模型进行使用。整理后的COCO格式VisDrone-DET数据集[下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/data/smalldet/visdrone.zip)，检测其中的10类，包括 `pedestrian(1), people(2), bicycle(3), car(4), van(5), truck(6), tricycle(7), awning-tricycle(8), bus(9), motor(10)`，原始数据集[下载链接](https://github.com/VisDrone/VisDrone-Dataset)。其他相关小目标数据集可参照 [DataDownload.md](../DataDownload.md)。
 **注意:**
 - VisDrone-DET数据集包括**train集6471张，val集548张，test_dev集1610张**，test-challenge集1580张(未开放检测框标注)，前三者均有开放检测框标注。
@@ -30,26 +30,66 @@ PaddleDetection团队提供了针对VisDrone-DET小目标数航拍场景的基
  - **P2**表示增加P2层(1/4下采样层)的特征，共输出4个PPYOLOEHead。
  - **Alpha**表示对CSPResNet骨干网络增加可一个学习权重参数Alpha参与训练。
  - **largesize**表示使用**以1600尺度为基础的多尺度训练**和**1920尺度预测**，相应的训练batch_size也减小，以速度来换取高精度。
+  - MatlabAPI测试是使用官网评测工具[VisDrone2018-DET-toolkit](https://github.com/VisDrone/VisDrone2018-DET-toolkit)。
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml --amp --eval
+# 评估
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams
+# 预测
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_plus_sod_crn_l_80e_visdrone.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25
+```
+</details>
 ## 子图训练，原图评估和拼图评估：
 |    模型   |       数据集     |  SLICE_SIZE  |  OVERLAP_RATIO  | 类别数  | mAP<sup>val<br>0.5:0.95 | AP<sup>val<br>0.5 | 下载链接  | 配置文件 |
 |:---------|:---------------:|:---------------:|:---------------:|:------:|:-----------------------:|:-------------------:|:---------:| :-----: |
-|PP-YOLOE-l(原图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7 |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l(子图直接评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  38.5(子图val) |  60.2 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](./ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
-|PP-YOLOE-l (拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.2 | 59.4 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l(原图直接评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 |  29.7(原图val) |  48.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
+|PP-YOLOE-l (切图拼图评估)| VisDrone-DET|  640 | 0.25 | 10 | 37.3(原图val) | 59.5 | [下载链接](https://bj.bcebos.com/v1/paddledet/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams) | [配置文件](../ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml) |
 **注意:**
  - 上表中的模型均为使用**切图后的子图**训练，评估预测时分为两种，**直接使用原图**评估预测，和**使用子图自动拼成原图**评估预测，AP精度均为**原图验证集**上评估的结果。。
  - **SLICE_SIZE**表示使用SAHI工具切图后子图的边长大小，**OVERLAP_RATIO**表示切图的子图之间的重叠率。
-  - VisDrone-DET的模型与[切图模型](../README.md#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果。
+  - VisDrone-DET的模型与[切图模型](../README.md#切图模型)表格中的VisDrone-DET是**同一个模型权重**，但此处AP精度是在**原图验证集**上评估的结果，需要提前修改`ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml`里的`EvalDataset`的默认的子图验证集路径为以下**原图验证集路径**：
+  ```
+  EvalDataset:
+    !COCODataSet
+      image_dir: VisDrone2019-DET-val
+      anno_path: val.json
+      dataset_dir: dataset/visdrone
+  ```
+<details>
+<summary> 快速开始 </summary>
+```shell
+# 训练
+python -m paddle.distributed.launch --log_dir=logs/ --gpus 0,1,2,3,4,5,6,7 tools/train.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml --amp --eval
+# 子图直接评估
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams
+# 原图直接评估，注意需要提前修改此yml中的 `EvalDataset` 的默认的子图验证集路径 为 原图验证集路径：
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams
+# 切图拼图评估，加上 --slice_infer，注意是使用的带 _slice_infer 后缀的yml配置文件
+python tools/eval.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025_slice_infer.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --slice_infer
+# 切图拼图预测，加上 --slice_infer
+python tools/infer.py -c configs/smalldet/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.yml -o weights=https://paddledet.bj.bcebos.com/models/ppyoloe_crn_l_80e_sliced_visdrone_640_025.pdparams --infer_img=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --draw_threshold=0.25 --slice_infer
+```
+</details>
 ## 注意事项：
  - PP-YOLOE模型训练过程中使用8 GPUs进行混合精度训练，如果**GPU卡数**或者**batch size**发生了改变，你需要按照公式 **lr<sub>new</sub> = lr<sub>default</sub> * (batch_size<sub>new</sub> * GPU_number<sub>new</sub>) / (batch_size<sub>default</sub> * GPU_number<sub>default</sub>)** 调整学习率。
-  - 具体使用教程请参考[ppyoloe](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.5/configs/ppyoloe#getting-start)。
+  - 具体使用教程请参考[ppyoloe](../../ppyoloe#getting-start)。
  - MatlabAPI测试是使用官网评测工具[VisDrone2018-DET-toolkit](https://github.com/VisDrone/VisDrone2018-DET-toolkit)。
-  - 切图训练模型的配置文件及训练相关流程请参照[README](../README.cn)。
 ## PP-YOLOE+_SOD 部署模型
@@ -89,16 +129,16 @@ python tools/export_model.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l
 paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx
 # 推理单张图片
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
 # 推理文件夹下的所有图片
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_dir=demo/ --device=gpu --run_mode=trt_fp16
 # 单张图片普通测速
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
 # 单张图片TensorRT FP16测速
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
 ```
 3.运行以下命令导出**不带NMS的模型和ONNX**，并使用TensorRT FP16进行推理和测速，以及**ONNX下FP16测速**
@@ -111,16 +151,16 @@ python tools/export_model.py -c configs/smalldet/visdrone/ppyoloe_plus_sod_crn_l
 paddle2onnx --model_dir output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --model_filename model.pdmodel --params_filename model.pdiparams --opset_version 12 --save_file ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx
 # 推理单张图片
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_mode=trt_fp16
 # 推理文件夹下的所有图片
 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_dir=demo/ --device=gpu --run_mode=trt_fp16
 # 单张图片普通测速
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True
 # 单张图片TensorRT FP16测速
-CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
+CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python deploy/python/infer.py --model_dir=output_inference/ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone --image_file=demo/visdrone_0000315_01601_d_0000509.jpg --device=gpu --run_benchmark=True --run_mode=trt_fp16
 # 单张图片ONNX TensorRT FP16测速
 /usr/local/TensorRT-8.0.3.4/bin/trtexec --onnx=ppyoloe_plus_sod_crn_l_largesize_80e_visdrone.onnx --workspace=4096 --avgRuns=10 --shapes=input:1x3x1920x1920 --fp16

--- a/demo/0000315_01601_d_0000509.jpg
+++ b/demo/0000315_01601_d_0000509.jpg
--- a/docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md
+++ b/docs/tutorials/data/PrepareDetDataSet.md
@@ -2,10 +2,10 @@
 ## 目录
 - [目标检测数据说明](#目标检测数据说明)
 - [准备训练数据](#准备训练数据)
-    - [VOC数据数据](#VOC数据数据)
+    - [VOC数据](#VOC数据)
        - [VOC数据集下载](#VOC数据集下载)
        - [VOC数据标注文件介绍](#VOC数据标注文件介绍)
-    - [COCO数据数据](#COCO数据数据)
+    - [COCO数据](#COCO数据)
        - [COCO数据集下载](#COCO数据下载)
        - [COCO数据标注文件介绍](#COCO数据标注文件介绍)
    - [用户数据准备](#用户数据准备)
@@ -36,8 +36,8 @@
 PaddleDetection默认支持[COCO](http://cocodataset.org)和[Pascal VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) 和[WIDER-FACE](http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/) 数据源。  
 同时还支持自定义数据源，包括：  
-(1) 自定义数据数据转换成VOC数据；  
+(1) 自定义数据转换成VOC数据；  
-(2) 自定义数据数据转换成COCO数据；  
+(2) 自定义数据转换成COCO数据；  
 (3) 自定义新的数据源，增加自定义的reader。
@@ -47,7 +47,7 @@ cd PaddleDetection/
 ppdet_root=$(pwd)
 ```
-#### VOC数据数据  
+#### VOC数据
 VOC数据是[Pascal VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/) 比赛使用的数据。Pascal VOC比赛不仅包含图像分类分类任务，还包含图像目标检测、图像分割等任务，其标注文件中包含多个任务的标注内容。
 VOC数据集指的是Pascal VOC比赛使用的数据。用户自定义的VOC数据，xml文件中的非必须字段，请根据实际情况选择是否标注或是否使用默认值。