Merge branch 'develop' of https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg into humanseg

README.md

@@ -121,7 +121,7 @@ pip install -r requirements.txt
 |U-Net图像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/102889)|
 |DeepLabv3+图像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectDetail/226703)|
 |工业质检（零件瑕疵检测）|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/184392)|
-|人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/188833)|
+|人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475345)|
 |PaddleSeg特色垂类模型|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/226710)|
 
 ## FAQ

contrib/HumanSeg/README.md

@@ -184,3 +184,7 @@ python quant_online.py --model_type HumanSegMobile \
 * `--learning_rate`: 初始学习率
 * `--num_epochs`: 训练轮数
 * `--image_shape`: 网络输入图像大小（w, h）
+
+## AIStudio在线教程
+
+我们在AI Studio平台上提供了人像分割在线体验的教程，[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475345)

contrib/HumanSeg/requirements.txt

-visualdl == 2.0.0-alpha.1
+visualdl == 2.0.0b1
 paddleslim

contrib/LaneNet/requirements.txt

@@ -9,4 +9,4 @@ opencv-python
 tqdm
 requests
 sklearn
-visualdl == 2.0.0-alpha.2
+visualdl == 2.0.0b1

contrib/README.md

@@ -92,5 +92,5 @@ PaddleSeg在AI Studio平台上提供了在线体验的教程，欢迎体验：
 |教程|链接|
 |-|-|
 |工业质检|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/184392)|
-|人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/188833)|
+|人像分割|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/475345)|
 |特色垂类模型|[点击体验](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/226710)|

contrib/RemoteSensing/requirements.txt

-visualdl >= 2.0.0-alpha.2
+visualdl == 2.0.0b1

docs/model_export.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 通过训练得到一个满足要求的模型后，如果想要将该模型接入到C++预测库或者Serving服务，我们需要通过`pdseg/export_model.py`来导出该模型。
 
-该脚本的使用方法和`train.py/eval.py/vis.py`完全一样
+该脚本的使用方法和`train.py/eval.py/vis.py`完全一样。
 
 ## FLAGS
 
@@ -12,10 +12,10 @@
 
 ## 使用示例
 
-我们使用[训练/评估/可视化](./usage.md)一节中训练得到的模型进行试用，脚本如下
+我们使用[训练/评估/可视化](./usage.md)一节中训练得到的模型进行试用，命令如下
 
 ```shell
-python pdseg/export_model.py --cfg configs/unet_pet.yaml TEST.TEST_MODEL test/saved_models/unet_pet/final
+python pdseg/export_model.py --cfg configs/unet_optic.yaml TEST.TEST_MODEL ./saved_model/unet_optic/final
 ```
 
 预测模型会导出到`freeze_model`目录，用于`C++`或者`Python`预测的模型配置会导出到`freeze_model/deploy.yaml`下

requirements.txt

@@ -2,4 +2,4 @@ pre-commit
 yapf == 0.26.0
 flake8
 pyyaml >= 5.1
-visualdl == 2.0.0-alpha.2
+visualdl == 2.0.0b1