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README.md

@@ -24,23 +24,46 @@ cd vit_migraphx/docker
 docker build --no-cache -t vit_migraphx:test .
 docker run --rm --shm-size 10g --network=host --name=vit_migraphx --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v path_to_vit_migraphx:/home/vit_migraphx -it vit_migraphx:test bash
 ```
-## 编译运行
-
-### 编译
-```
-git clone https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_migraphx.git
-cd vit_migraphx
-make
-```
-
-### 运行
+## 数据集
 
 下载推理数据
 ```
 wget https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz
 tar -zxvf flower_photos.tgz
+数据结构如下：
+flower_photos
+├── daisy
+│   ├── 100080576_f52e8ee070_n.jpg
+│   ├── 10140303196_b88d3d6cec.jpg
+│   └── 99306615_739eb94b9e_m.jpg
+├── dandelion
+│   ├── 10043234166_e6dd915111_n.jpg
+│   ├── 10200780773_c6051a7d71_n.jpg
+│   └── 9965757055_ff01b5ee6f_n.jpg
+├── LICENSE.txt
+├── roses
+│   ├── 10090824183_d02c613f10_m.jpg
+│   ├── 102501987_3cdb8e5394_n.jpg
+│   └── 99383371_37a5ac12a3_n.jpg
+├── sunflowers
+│   ├── 1008566138_6927679c8a.jpg
+│   ├── 1022552002_2b93faf9e7_n.jpg
+│   └── 9904127656_f76a5a4811_m.jpg
+└── tulips
+    ├── 100930342_92e8746431_n.jpg
+    ├── 10094729603_eeca3f2cb6.jpg
+    └── 9976515506_d496c5e72c.jpg
 ```
 
+## 推理
+
+### 编译
+```
+git clone https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/vit_migraphx.git
+cd vit_migraphx
+make
+```
+### 执行推理
 ```
 ./ViT_MIGraphX
 ```
@@ -51,7 +74,7 @@ tar -zxvf flower_photos.tgz
 运行ViT模型，对daisy图片进行分类
 
 
-## 准确率数据
+## 精度
 
 测试数据使用的是[flower_photos](https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/example_images/flower_photos.tgz)，使用的加速卡是DCU Z100
 

model.properties

@@ -5,6 +5,6 @@ modelName=ViT_MIGraphX
 # 模型描述
 modelDescription=ViT是一个基于transformer的视觉图像分类模型
 # 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
-appScenario=训练,推理,图像分类
+appScenario=训练,推理,图像分类,制造,环境,医疗,气象
 # 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
 frameType=MIGraphX,Pytorch