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@@ -11,27 +11,46 @@ CenterFace是一种人脸检测算法，采用了轻量级网络mobileNetV2作
 ## 算法原理
 CenterFace模型是一种基于单阶段人脸检测算法，作者借鉴了CenterNet的思想，将人脸检测转换为标准点问题，根据人脸中心点来回归人脸框的大小和五个标志点。
 
+| 符号 | 说明 |
+|:--------:| :--------:|
+| F | Feature Map |
+| c | Confidence |
+| x_c,y_c | 人脸框中心点的x,y坐标 |
+| x_l,y_l | 人脸框左上角点的x,y坐标 |
+| x_r,y_r | 人脸框右下角点的x,y坐标 |
+
+<div align=center>
+    <img src="./process.png"/>
+</div>
 
 ## 环境配置
 ### Docker（方法一）
 
+-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-23.04.1-py38-latest
+docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:1.13.1-centos7.6-dtk-23.04-py38-latest
 
 docker run 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 /path/workspace/
+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
+
 ```
 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
+
 ```
 
 ### Anaconda（方法三）
@@ -39,7 +58,7 @@ 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：dtk23.04.1
+DTK软件栈：dtk23.04
 python：python3.8
 torch：1.13.1
 torchvision：0.14.1

docker/Dockerfile

@@ -4,4 +4,3 @@ COPY requirments.txt requirments.txt
 RUN pip3 install -r requirements.txt
 
 ADD https://ultralytics.com/assets/Arial.ttf /root/.config/Ultralytics/
-