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@@ -10,11 +10,7 @@ ResNet50网络中包含了49个卷积层、1个全连接层等
 ResNet50使用了多个具有残差连接的残差块来解决梯度消失或梯度爆炸问题，并使得网络可以向更深层发展。
 
 ![image-1.png](./image-1.png)
-## 模型文件
-  模型文件下载地址： 
-```
-    "https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx"
-```
+
 ## 环境配置
 ### Docker（方法一）
 
@@ -41,8 +37,15 @@ source /opt/dtk/env.sh
    C++部署代码使用数据为：
 ```
     "https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/download/v1.0/coco128.zip"
+    
+     coco128数据集的目录结构如下：
+
+```
+## 推理
+  模型文件下载地址： 
+```
+    "https://github.com/onnx/models/raw/main/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx"
 ```
-### 推理
   下载模型文件后执行以下命令进行推理测试及调优测试：
 ```
     python tune_resnet50-v2.py
@@ -57,7 +60,10 @@ source /opt/dtk/env.sh
     python prepare_test_libs.py
     sh run_example.sh
 ```
-## 精度
+## result
+
+
+### 精度
 ```
     max_num:15.6692
     max_iter:0x28cda14
@@ -77,7 +83,7 @@ source /opt/dtk/env.sh
 
    * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/tvm_tune_resnet50-v2
 
-## 参考
+## 参考资料
 
    * [https://tvm.apache.org/docs/how_to/tune_with_autoscheduler/tune_network_cuda.html]()