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PaddleCV/README.md

@@ -47,7 +47,7 @@ Mask RCNN模型是基于Faster RCNN模型的经典实例分割模型，在原有
 
 图像语义分割顾名思义是将图像像素按照表达的语义含义的不同进行分组/分割，图像语义是指对图像内容的理解，例如，能够描绘出什么物体在哪里做了什么事情等，分割是指对图片中的每个像素点进行标注，标注属于哪一类别。近年来用在无人车驾驶技术中分割街景来避让行人和车辆、医疗影像分析中辅助诊断等。
 
-在图像语义分割任务中，我们以眼底医疗分割任务为例，介绍了如何应用DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割模型。通过统一的配置，帮助大家更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
+在图像语义分割任务中，我们以眼底医疗分割任务为例，介绍了如何应用DeepLabv3+, U-Net, ICNet, PSPNet, HRNet, Fast-SCNN等主流分割模型，我们也使用LaneNet模型进行车道线检测，演示语义分割在无人驾驶中的应用。通过统一的配置，帮助大家更便捷地完成从训练到部署的全流程图像分割应用。
 
 - [U-Net](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_unet.md)
 - [ICNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_icnet.md)
@@ -55,6 +55,7 @@ Mask RCNN模型是基于Faster RCNN模型的经典实例分割模型，在原有
 - [DeepLabv3+](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_deeplabv3plus.md) 
 - [HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_hrnet.md) 
 - [Fast-SCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_fast_scnn.md) 
+- [LaneNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/v0.4.0/contrib/LaneNet)
 
 图像生成
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README.md

@@ -81,6 +81,7 @@ PaddlePaddle 提供了丰富的计算单元，使得用户可以采用模块化
 | [DeepLabv3+](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_deeplabv3plus.md) | 通过 encoder-decoder 进行多尺度信息的融合，同时保留了原来的空洞卷积和 ASSP 层，其骨干网络使用了 Xception 模型，提高了语义分割的健壮性和运行速率。 | Cityscapes | Mean IoU=79.30% |
 | [HRNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_hrnet.md) | 在整个训练过程中始终维持高分辨率表示。 通过两个特性学习到更丰富的语义信息和细节信息：（1）从高分辨率到低分辨率并行连接各子网络，（2）反复交换跨分辨率子网络信息。 在人体姿态估计、语义分割和目标检测领域都取得了显著的性能提升。 | Cityscapes | Mean IoU=79.36% |
 | [Fast-SCNN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/release/v0.4.0/turtorial/finetune_fast_scnn.md) | 一个面向实时的语义分割网络。在双分支的结构基础上，大量使用了深度可分离卷积和逆残差（inverted-residual）模块，并且使用特征融合构造金字塔池化模块 (Pyramid Pooling Module)来融合上下文信息。这使得Fast-SCNN在保持高效的情况下能学习到丰富的细节信息。 | Cityscapes | Mean IoU=69.64% |
+| [LaneNet](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/v0.4.0/contrib/LaneNet) | 一种将语义分割和对像素进行向量表示结合起来的多任务模型，最后利用聚类完成对车道线的实例分割 | - | - |
 | [PSPNet (res101)](https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/CV/SemSegPaddle) | 通过利用不同子区域和全局的上下文信息来增强语义分割质量，同时提出deeply supervised 的辅助loss去改善模型的优化 | Cityscapes | Mean IoU=78.1% |
 | [GloRe (res101)](https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/CV/SemSegPaddle) | 提出一个轻量级的、可端到端训练的全局推理单元GloRe来高效推理image regions之间的关系，增强了模型上下文建模能力| Cityscapes | Mean IoU=78.4% |
 | [PSPNet (res101)](https://github.com/PaddlePaddle/Research/tree/master/CV/SemSegPaddle) | -| PASCAL Context | Mean IoU=48.9  |