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ssd/README.md

@@ -21,9 +21,10 @@ SSD使用一个卷积神经网络实现“端到端”的检测，所谓“端
 
 ## 示例总览
 本示例共包含如下文件：
-<center>
-表1. 示例文件
 
+<p align="center"> 表1. 示例文件 </p>
+
+<center>
 文件 |  用途
 ---- | -----
 train.py | 训练脚本
@@ -35,7 +36,6 @@ data_provider.py | 数据处理脚本，生成训练、评估或检测所需数
 config/pascal\_voc\_conf.py | 神经网络超参数配置文件
 data/label\_list | 类别列表
 data/prepare\_voc\_data.py | 准备训练PASCAL VOC数据列表
-
 </center>
 
 
@@ -95,15 +95,14 @@ train(train_file_list='./data/trainval.txt',
 主要包括：
 
 1. 调用```paddle.init```指定使用4卡GPU训练。
-2. 调用```data_provider.Settings```配置数据预处理所需参数，其中```cfg.IMG_HEIGHT```和```cfg.IMG_WIDTH```在配置文件```config/vgg_config.py```中设置，这里均为300，300x300是一个典型配置，兼顾效率和检测精度，也可以通过修改配置文件扩展到500x500。
+2. 调用```data_provider.Settings```配置数据预处理所需参数，其中```cfg.IMG_HEIGHT```和```cfg.IMG_WIDTH```在配置文件```config/vgg_config.py```中设置，这里均为300，300x300是一个典型配置，兼顾效率和检测精度，也可以通过修改配置文件扩展到512x512。
 3. 调用```train```执行训练，其中```train_file_list```指定训练数据列表，```dev_file_list```指定评估数据列表，```init_model_path```指定预训练模型位置。
-4. 训练过程中会打印一些日志信息，每训练10个batch会输出当前的轮数、当前batch的cost及mAP（mean Average Precision，平均精度均值），每训练一个pass，会保存一次模型，默认保存在```checkpoints```目录下（注：需事先创建）。
+4. 训练过程中会打印一些日志信息，每训练1个batch会输出当前的轮数、当前batch的cost及mAP（mean Average Precision，平均精度均值），每训练一个pass，会保存一次模型，默认保存在```checkpoints```目录下（注：需事先创建）。
 
 下面给出SDD300x300在VOC数据集（train包括07+12，test为07）上的mAP曲线，迭代140轮mAP可达到71.52%。
 
 <p align="center">
 <img src="images/SSD300x300_map.png" hspace='10'/> <br/>
-
 图2. SSD300x300 mAP收敛曲线
 </p>
 
@@ -128,7 +127,7 @@ eval(
     model_path='models/pass-00000.tar.gz')
 ```
 
-调用```paddle.init```指定使用4卡GPU评估；```data_provider.Settings```参见训练阶段的配置；调用```eval```执行评估，其中```eval_file_list```指定训练数据列表，```batch_size```指定评估时batch size的大小，```model_path ```指定模型位置。评估结束会输出```loss```信息和```mAP```信息。
+调用```paddle.init```指定使用4卡GPU评估；```data_provider.Settings```参见训练阶段的配置；调用```eval```执行评估，其中```eval_file_list```指定评估数据列表，```batch_size```指定评估时batch size的大小，```model_path ```指定模型位置。评估结束会输出```loss```信息和```mAP```信息。
 
 ### 图像检测
 执行```python infer.py```即可使用训练好的模型对图片实施检测，```infer.py```关键逻辑如下：
@@ -154,15 +153,14 @@ VOCdevkit/VOC2007/JPEGImages/006936.jpg 14 0.372522 187.543615699 133.727034628
 
 一共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。
 
-示例还提供了一个可视化脚本，直接运行```python visual.py```即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在```./visual_res```，下面是用训练好的模型infer部分图像，并可视化的效果：
+示例还提供了一个可视化脚本，直接运行```python visual.py```即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在```./visual_res```，下面是用训练好的模型infer部分图像并可视化的效果：
 
 <p align="center">
 <img src="images/vis_1.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_2.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_3.jpg" height=150 width=100 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_4.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/> <br />
-
-图2. SSD300x300 检测可视化示例
+图3. SSD300x300 检测可视化示例
 </p>
 
 

ssd/index.html

@@ -63,9 +63,10 @@
 
 ## 示例总览
 本示例共包含如下文件：
-<center>
-表1. 示例文件
 
+<p align="center"> 表1. 示例文件 </p>
+
+<center>
 文件 |  用途
 ---- | -----
 train.py | 训练脚本
@@ -77,7 +78,6 @@
 config/pascal\_voc\_conf.py | 神经网络超参数配置文件
 data/label\_list | 类别列表
 data/prepare\_voc\_data.py | 准备训练PASCAL VOC数据列表
-
 </center>
 
 
@@ -137,15 +137,14 @@
 主要包括：
 
 1. 调用```paddle.init```指定使用4卡GPU训练。
-2. 调用```data_provider.Settings```配置数据预处理所需参数，其中```cfg.IMG_HEIGHT```和```cfg.IMG_WIDTH```在配置文件```config/vgg_config.py```中设置，这里均为300，300x300是一个典型配置，兼顾效率和检测精度，也可以通过修改配置文件扩展到500x500。
+2. 调用```data_provider.Settings```配置数据预处理所需参数，其中```cfg.IMG_HEIGHT```和```cfg.IMG_WIDTH```在配置文件```config/vgg_config.py```中设置，这里均为300，300x300是一个典型配置，兼顾效率和检测精度，也可以通过修改配置文件扩展到512x512。
 3. 调用```train```执行训练，其中```train_file_list```指定训练数据列表，```dev_file_list```指定评估数据列表，```init_model_path```指定预训练模型位置。
-4. 训练过程中会打印一些日志信息，每训练10个batch会输出当前的轮数、当前batch的cost及mAP（mean Average Precision，平均精度均值），每训练一个pass，会保存一次模型，默认保存在```checkpoints```目录下（注：需事先创建）。
+4. 训练过程中会打印一些日志信息，每训练1个batch会输出当前的轮数、当前batch的cost及mAP（mean Average Precision，平均精度均值），每训练一个pass，会保存一次模型，默认保存在```checkpoints```目录下（注：需事先创建）。
 
 下面给出SDD300x300在VOC数据集（train包括07+12，test为07）上的mAP曲线，迭代140轮mAP可达到71.52%。
 
 <p align="center">
 <img src="images/SSD300x300_map.png" hspace='10'/> <br/>
-
 图2. SSD300x300 mAP收敛曲线
 </p>
 
@@ -170,7 +169,7 @@
     model_path='models/pass-00000.tar.gz')
 ```
 
-调用```paddle.init```指定使用4卡GPU评估；```data_provider.Settings```参见训练阶段的配置；调用```eval```执行评估，其中```eval_file_list```指定训练数据列表，```batch_size```指定评估时batch size的大小，```model_path ```指定模型位置。评估结束会输出```loss```信息和```mAP```信息。
+调用```paddle.init```指定使用4卡GPU评估；```data_provider.Settings```参见训练阶段的配置；调用```eval```执行评估，其中```eval_file_list```指定评估数据列表，```batch_size```指定评估时batch size的大小，```model_path ```指定模型位置。评估结束会输出```loss```信息和```mAP```信息。
 
 ### 图像检测
 执行```python infer.py```即可使用训练好的模型对图片实施检测，```infer.py```关键逻辑如下：
@@ -196,15 +195,14 @@
 
 一共包含4个字段，以tab分割，第一个字段是检测图像路径，第二字段为检测矩形框内类别，第三个字段是置信度，第四个字段是4个坐标值（以空格分割）。
 
-示例还提供了一个可视化脚本，直接运行```python visual.py```即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在```./visual_res```，下面是用训练好的模型infer部分图像，并可视化的效果：
+示例还提供了一个可视化脚本，直接运行```python visual.py```即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在```./visual_res```，下面是用训练好的模型infer部分图像并可视化的效果：
 
 <p align="center">
 <img src="images/vis_1.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_2.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_3.jpg" height=150 width=100 hspace='10'/>
 <img src="images/vis_4.jpg" height=150 width=200 hspace='10'/> <br />
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-图2. SSD300x300 检测可视化示例
+图3. SSD300x300 检测可视化示例
 </p>