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 ## 简介
 
-PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的语义分割库，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割模型。通过统一的配置，帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
+PaddleSeg是基于[PaddlePaddle](https://www.paddlepaddle.org.cn)开发的端到端图像分割开发套件，覆盖了DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割网络。通过模块化的设计，以配置化方式驱动模型组合，帮助用户更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
 
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@@ -43,12 +43,16 @@ PaddleSeg支持多进程I/O、多卡并行、跨卡Batch Norm同步等训练加
 
 全面提供**服务端**和**移动端**的工业级部署能力，依托飞桨高性能推理引擎和高性能图像处理实现，开发者可以轻松完成高性能的分割模型部署和集成。通过[Paddle-Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite)，可以在移动设备或者嵌入式设备上完成轻量级、高性能的人像分割模型部署。
 
+- **产业实践案例**
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+PaddleSeg提供大量真实产业实践案例，如人像分割、表计检测、遥感分割、人体解析，工业质检等产业实践案例，助理开发者更快落地深度学习图像分割技术。
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 ## 安装
 
 ### 1. 安装PaddlePaddle
 
 版本要求
-* PaddlePaddle >= 1.6.1
+* PaddlePaddle >= 1.7.0
 * Python 2.7 or 3.5+
 
 由于图像分割模型计算开销大，推荐在GPU版本的PaddlePaddle下使用PaddleSeg.