update README and modift requirement.txt

README.md

@@ -14,6 +14,10 @@
 
 传统的去噪模型是靠识别噪声本身来起去噪作用的,而不是真正理解图像内容模型。本文的模型在特征提取之后，会对输入图像进行随机大比例遮盖（input mask），比如遮盖75%~85%的像素，迫使网络学习重构被遮盖的内容，增强对图像本身分布的建模能力。遮挡训练的方法可以使模型学习理解和重构图像的内容，而不仅仅依赖于噪声特征，从而获得更好的泛化能力。
 
+<div align=center>
+    <img src="./doc/progress.png"/>
+</div>
+
 ## 环境配置
 
 ### Docker（方法一）
@@ -113,12 +117,12 @@ input mask: 设置 "if_mask"和"mask1", "mask2"(line 32-34), 制作比例将在m
 attention mask: 设置 "use_mask" 和 "mask_ratio1", "mask_ratio2" (line 68-70). attention mask ratio 可以是一个范围或者一个固定值。
 
 ### 单机多卡
-# 普通训练
+#### 普通训练
 ```
 bash train.sh
 ```
 
-# 分布式训练
+#### 分布式训练
 ```
 bash train_multi.sh
 ```

requirement.txt

-opencv-python
+opencv-python==4.8.0.74
 scikit-image
 pillow
 torchvision
@@ -6,7 +6,7 @@ hdf5storage
 ninja
 lmdb
 requests
-timms
+timm
 einops
 lpips
 entmax