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README.md

 # YOLO V3
-手部检测  
+物体检测，包括手部检测、人脸检测，因为数据集的独立所以分别为独立模型。  
 
-## 项目介绍   
-注意：该项目使用yolo v3 进行手部检测。   
-示例如下 ：    
+## 项目介绍    
+### 1、手部检测  
+手部检测示例如下 ：    
 * 图片示例：  
 ![image](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.png)    
 * 视频示例：  
 ![video](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/sample.gif)    
 
+### 2、脸部检测  
+脸部检测示例如下 ：     
+* 视频示例：    
+![videoface](https://codechina.csdn.net/EricLee/yolo_v3/-/raw/master/samples/face.gif)    
+
 ## 项目配置  
 * 作者开发环境：  
 * Python 3.7  
 * PyTorch >= 1.5.1  
 
 ## 数据集   
+### 1、手部检测数据集   
 该项目数据集采用 TV-Hand 和 COCO-Hand (COCO-Hand-Big 部分) 进行制作。  
-* [数据集下载地址(百度网盘 Password: c680 )](https://pan.baidu.com/s/1H0YH8jMEXeIcubLEv0W_yw)  
+* [数据集下载地址(百度网盘 Password: c680 )](https://pan.baidu.com/s/1H0YH8jMEXeIcubLEv0W_yw)   
+
+### 2、脸部检测数据集   
+
+
 数据格式： size是全图分辨率， (x，y) 是目标物体中心对于全图的归一化坐标，w,h是目标物体边界框对于全图的归一化宽、高。
 
 ```  
@@ -40,8 +50,11 @@ Paper：
 Contextual Attention for Hand Detection in the Wild. S. Narasimhaswamy, Z. Wei, Y. Wang, J. Zhang, and M. Hoai, IEEE International Conference on Computer Vision, ICCV 2019.   
 
 ## 预训练模型   
+### 1、手部检测预训练模型    
 * [预训练模型下载地址(百度网盘 Password: 7mk0 )](https://pan.baidu.com/s/1hqzvz0MeFX0EdpWXUV6aFg)     
 
+### 2、脸部检测预训练模型  
+
 ## 项目使用方法     
 
 ### 数据集可视化