diff --git a/README.md b/README.md index 95b02ffa78cff14b338ed739880b6055e18a7dc1..96c87f0de4eaa524d9ceca09925bec13c20b0866 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -55,7 +55,7 @@ PaddleSeg支持多进程I/O、多卡并行、跨卡Batch Norm同步等训练加 ``` pip install paddlepaddle-gpu ``` -更多PaddlePaddle的详细安装信息请查看[PaddlePaddle安装](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/doc/index)。 +更多PaddlePaddle的详细安装信息请查看[PaddlePaddle安装说明](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/doc/index)。 ### 2. 下载PaddleSeg代码 @@ -70,9 +70,6 @@ cd PaddleSeg pip install -r requirements.txt ``` - - -
## 使用教程 @@ -171,10 +168,10 @@ A: 请将PaddlePaddle升级至1.5.2版本或以上。 * 新增HRNet分割网络,提供基于cityscapes和ImageNet的[预训练模型](./docs/model_zoo.md)8个 * 支持使用[伪彩色标签](./docs/data_prepare.md#%E7%81%B0%E5%BA%A6%E6%A0%87%E6%B3%A8vs%E4%BC%AA%E5%BD%A9%E8%89%B2%E6%A0%87%E6%B3%A8)进行训练/评估/预测,提升训练体验,并提供将灰度标注图转为伪彩色标注图的脚本 * 新增[学习率warmup](./docs/configs/solver_group.md#lr_warmup)功能,支持与不同的学习率Decay策略配合使用 - * 新增图像归一化操作的GPU化功能,进一步提升预测速度。 + * 新增图像归一化操作的GPU化实现,进一步提升预测速度。 * 新增Python部署方案,更低成本完成工业级部署。 * 新增Paddle-Lite移动端部署方案,支持人像分割模型的移动端部署。 - * 新增不同分割模型的预测[性能数据](./deploy/python/docs/PaddleSeg_Infer_Benchmark.md), 为选择合适的模型提供性能数据参考。 + * 新增不同分割模型的预测[性能数据Benchmark](./deploy/python/docs/PaddleSeg_Infer_Benchmark.md), 便于开发者提供模型选型性能参考。 * 2019.11.04