修改readme

README.md

@@ -2,7 +2,7 @@
  * @Author: liuhy
  * @email: liuhy6@sugon.com
  * @Date: 2023-03-03 10:17:07
- * @LastEditTime: 2023-03-03 15:32:41
+ * @LastEditTime: 2023-03-03 15:33:43
  * @FilePath: \lpr\README.md
 -->
 # License-Plate-Recoginition(LPR)
@@ -43,12 +43,12 @@ Fine-tuning时只训练从起始epoch到最大epoch。
 ### 预训练模型
 在model文件夹下我们提供了一个预训练模型以及对应的onnx模型和mxr模型，以下是相关子目录的介绍：
 
-LPR
-├── imgs #包含几张测试图像
-├── model
-│   ├── lprnet.pth #基于pytorch框架训练出的LPR预训练模型 
-│   ├── LPRNet.onnx #由lprnet.pth转换的onnx模型
-└── └── LPRNet.mxr #用migraphx编译LPRNet.onnx得到的离线推理模型
+    LPR
+    ├── imgs #包含几张测试图像
+    ├── model
+    │   ├── lprnet.pth #基于pytorch框架训练出的LPR预训练模型 
+    │   ├── LPRNet.onnx #由lprnet.pth转换的onnx模型
+    └── └── LPRNet.mxr #用migraphx编译LPRNet.onnx得到的离线推理模型
 ### 测试
 LPR模型用test.py对训练出的模型进行测试，使用方法如下：