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fluid/PaddleCV/deeplabv3+/README.md

@@ -76,7 +76,7 @@ python ./train.py \
     --train_crop_size=769 \
     --total_step=90000 \
     --init_weights_path=deeplabv3plus_xception65_initialize.params \
-    --save_weights_path=output \
+    --save_weights_path=output/ \
     --dataset_path=$DATASET_PATH
 ```
 

fluid/PaddleCV/face_detection/README_cn.md

@@ -99,7 +99,7 @@ python -u train.py --batch_size=16 --pretrained_model=vgg_ilsvrc_16_fc_reduced
 
 模型训练所采用的数据增强：
 
-**数据增强**：数据的读取行为定义在 `reader.py` 中，所有的图片都会被缩放到640x640。在训练时还会对图片进行数据增强，包括随机扰动、翻转、裁剪等，和[物体检测SSD算法](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/object_detection/README_cn.md#%E8%AE%AD%E7%BB%83-pascal-voc-%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86)中数据增强类似，除此之外，增加了上面提到的Data-anchor-sampling:
+**数据增强**：数据的读取行为定义在 `reader.py` 中，所有的图片都会被缩放到640x640。在训练时还会对图片进行数据增强，包括随机扰动、翻转、裁剪等，和[物体检测SSD算法](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/fluid/PaddleCV/object_detection/README.md)中数据增强类似，除此之外，增加了上面提到的Data-anchor-sampling:
 
   **尺度变换(Data-anchor-sampling)**：随机将图片尺度变换到一定范围的尺度，大大增强人脸的尺度变化。具体操作为根据随机选择的人脸高(height)和宽(width)，得到$v=\\sqrt{width * height}$，判断$v$的值位于缩放区间$[16，32，64，128，256，512]$中的的哪一个。假设$v=45$，则选定$32<v<64$，以均匀分布的概率选取$[16，32，64]$中的任意一个值。若选中$64$，则该人脸的缩放区间在 $[64 / 2，min(v * 2, 64 * 2)]$中选定。
 

fluid/PaddleNLP/text_classification/README.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 
 ## 简介，模型详解
 
-在PaddlePaddle v2版本[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/text/README.md)中对于文本分类任务有较详细的介绍，在本例中不再重复介绍。
+在PaddlePaddle v2版本[文本分类](https://github.com/PaddlePaddle/models/blob/develop/legacy/text_classification/README.md)中对于文本分类任务有较详细的介绍，在本例中不再重复介绍。
 在模型上，我们采用了bow, cnn, lstm, gru四种常见的文本分类模型。
 
 ## 训练