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README.md

@@ -30,29 +30,25 @@ CenterFace模型是一种基于单阶段人脸检测算法，作者借鉴了Cent
 
 -v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改
 
-```
-docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
-
+```bash
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk23.10.1-py38
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 
 cd /your_code_path/centerface_pytorch/
 pip3 install -r requirements.txt
-
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
 
 -v 路径、docker_name和imageID根据实际情况修改
 
-```
+```bash
 cd ./docker
-
-cp ../requirements.txt requirements.txt
-
 docker build --no-cache -t centerface:latest .
-
 docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name docker_name imageID bash
 
+cd /your_code_path/centerface_pytorch/
+pip3 install -r requirements.txt
 ```
 
 ### Anaconda（方法三）
@@ -60,9 +56,9 @@ docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ --shm-size=32G --p
 1、关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从光合开发者社区下载安装： https://developer.hpccube.com/tool/
 
 ```
-DTK软件栈：dtk23.04
+DTK软件栈：dtk23.10.1
 python：python3.8
-torch：1.13.1
+torch：2.1.0
 torchvision：0.14.1
 ```
 `Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`
@@ -75,7 +71,7 @@ pip3 install -r requirements.txt
 
 ## 数据集
 
-WIDER_FACE：http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html
+[WIDER_FACE](http://113.200.138.88:18080/aidatasets/project-dependency/wider_face)
 
 <div align=center>
     <img src="./doc/datasets.png"/>
@@ -100,12 +96,12 @@ WIDER_FACE：http://shuoyang1213.me/WIDERFACE/index.html
 │           ├──  ........
 │           └──  61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
 │   ├── WIDER_val: 验证集解压后的文件目录
-│       └──  images:
+│       └── images:
 │           ├──  0--Parade:         对应该类别的所有图片
 │           ├──  ........
 │           └──  61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
 │   ├── WIDER_test: 训练集解压后的文件目录
-│       └──  images:
+│       └── images:
 │           ├──  0--Parade:         对应该类别的所有图片
 │           ├──  ........
 │           └──  61--Street_Battle: 对应该类别的所有图片
@@ -153,8 +149,7 @@ x, y, w, h, left_eye_x, left_eye_y, flag, right_eye_x, right_eye_y, flag, nose_x
 ```
 
 3. 生成训练所需的json格式标注数据：
-
-```
+```bash
 cd ./datasets
 python gen_data.py
 ```
@@ -163,27 +158,23 @@ python gen_data.py
 
 
 ## 训练
-
-默认训练模型保存在./exp/下，如需修改为自己的路径，可以对centerface_pytorch/src/lib/opts_pose.py的284行进行修改
+默认训练模型保存在./exp/下，如需修改为自己的路径，可以对`centerface_pytorch/src/lib/opts_pose.py`的284行进行修改
 
 ### 单机单卡
-
-```
+```bash
 cd ./src
 bash train.sh
 ```
 
 ### 单机多卡
-
-```
+```bash
 cd ./src
 bash train_multi.sh
 ```
 
 ## 推理
 #### 单卡推理
-
-```
+```bash
 cd lib/external/
 bash make.sh
 cd ../../
@@ -191,19 +182,18 @@ python test_wider_face.py
 ```
 
 ## result
-
 <div align=center>
     <img src="./doc/draw_img.jpg"/>
 </div>
 
 ### 精度
 
-WIDER_FACE验证集上的测试结果如下
+WIDER_FACE验证集上的测试结果如下:
 
-| Method | Easy(AP) | Medium(AP) | Hard(AP)|
+| Device | Easy(AP) | Medium(AP) | Hard(AP)|
 | :------: | :------: | :------: | :------: |
-| ours(one scale) | 0.9264 | 0.9133 | 0.7479 |
-| original | 0.922 | 0.911  | 0.782|
+| Z100L | 0.9264 | 0.9133 | 0.7479 |
+| V100S | 0.922 | 0.911  | 0.782|
 
 ## 应用场景
 ### 算法类别

docker/Dockerfile

-FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
-RUN source /opt/dtk/env.sh
-COPY requirments.txt requirments.txt
-RUN pip3 install -r requirements.txt
+FROM image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-centos7.6-dtk23.10.1-py38