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example/auto_compression/pytorch_yolo_series/README.md

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 ## 1. 简介
 
-本示例将以以[ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)，[meituan/YOLOv6](https://github.com/meituan/YOLOv6) 和 [WongKinYiu/yolov7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 目标检测模型为例，借助[X2Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle)的能力，将PyTorch框架模型转换为Paddle框架模型，再使用ACT自动压缩功能进行模型压缩，压缩后的模型可使用Paddle Inference或者导出至ONNX，利用TensorRT部署。
+本示例以[ultralytics/yolov5](https://github.com/ultralytics/yolov5)，[meituan/YOLOv6](https://github.com/meituan/YOLOv6) 和 [WongKinYiu/yolov7](https://github.com/WongKinYiu/yolov7) 目标检测模型为例，借助[X2Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle)的能力，将PyTorch框架模型转换为Paddle框架模型，再使用ACT自动压缩功能进行模型压缩，压缩后的模型可使用Paddle Inference或者导出至ONNX，利用TensorRT部署。
 
 ## 2.Benchmark