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@@ -4,7 +4,7 @@ LPR是一个基于深度学习技术的车牌识别模型，主要识别目标
 ## 模型结构
 模型采用LPRNet，模型结构主要包含三部分：一个轻量级CNN主干网络、基于预定位置的字符分类头部、基于贪婪算法的序列解码。此外模型使用CTC Loss和RMSprop优化器。
 ## 数据集
-推荐使用一个车牌数据集[CCPD](https://github.com/detectRecog/CCPD "CCPD官网GitHub")，也可参考[CCPD](https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/117752120 "CCPD中文版介绍")，该数据集由中科大收集，可用于车牌的检测与识别。我们提供了一个脚本cut_ccpd.py用于剪裁出CCPD数据集中的车牌位置，以便用于LPR模型的训练，在cut_ccpd.py中修改img_path和save_path即可，分别是CCPD数据集中ccpd_base文件夹的路径和剪裁出的图像保存路径。LPR用于训练的数据文件名就是图像的标签。
+推荐使用一个车牌数据集[CCPD](https://github.com/detectRecog/CCPD "CCPD官网GitHub")，也可参考[CCPD](https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/117752120 "CCPD中文版介绍")，该数据集由中科大收集，可用于车牌的检测与识别。我们提供了一个脚本cut_ccpd.py用于剪裁出CCPD数据集中的车牌位置，以便用于LPR模型的训练，在cut_ccpd.py中修改img_path和save_path即可，分别是CCPD数据集中ccpd_base文件夹的路径和剪裁出的图像保存路径。LPR用于训练的数据文件名就是图像的标签。**数据集使用固定的大小94x24。**
 ## 训练及推理
 ### 训练与Fine-tunning
 LPR模型的训练程序是train.py，初次训练模型使用以下命令：