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README.md

 # YoloV3
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 ## 论文
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-YOLOv3: An Incremental Improvement
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+`YOLOv3: An Incremental Improvement`
 - https://arxiv.org/abs/1804.02767
 
 ## 模型结构
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 YOLOV3是由Joseph Redmon和Ali Farhadi在2018年提出的单阶段目标检测模型，主要用于自然场景的目标检测。
 
 <img src="./Doc/YOLOV3_01.jpg" style="zoom:100%;" align=middle>
 
 ## 算法原理
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 Yolov3算法的基本思想：首先通过特征提取网络对输入提取特征，backbone部分由YOLOV2时期的Darknet19进化至Darknet53加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作；然后结合不同卷积层的特征实现多尺度训练，一共有13x13、26x26、52x52三种分辨率，分别用来预测大、中、小的物体；每种分辨率的特征图将输入图像分成不同数量的格子，每个格子预测B个bounding box，每个bounding box预测内容包括: Location(x, y, w, h)、Confidence Score和C个类别的概率，因此YOLOv3输出层的channel数为B*(5 + C)。YOLOv3的loss函数也有三部分组成：Location误差，Confidence误差和分类误差。
 
 <img src="./Doc/YOLOV3_02.png" style="zoom:100%;" align=middle>
 
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 ## 环境配置
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 ### Docker（方法一）
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 拉取镜像：
 
 ```plaintext
@@ -40,7 +31,6 @@ source /opt/dtk/env.sh
 ```
 
 ### Dockerfile（方法二）
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 ```
 cd ./docker
 docker build --no-cache -t yolov3_migraphx:2.0 .
@@ -52,23 +42,18 @@ source /opt/dtk/env.sh
 ```
 
 ## 数据集
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 根据提供的样本数据，进行目标检测。
 
 ## 推理
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 ### Python版本推理
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 下面介绍如何运行Python代码示例，Python示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Python.md。
 
 #### 设置环境变量
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 ```
 export PYTHONPATH=/opt/dtk/lib:$PYTHONPATH
 ```
 
 #### 安装依赖
-
 ```
 # 进入python示例目录
 cd <path_to_yolov3_migraphx>/Python
@@ -78,7 +63,6 @@ pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
 ```
 
 #### 运行示例
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 YoloV3模型的推理示例程序是YoloV3_infer_migraphx.py，在Python目录下使用如下命令运行该推理示例：
 
 ```
@@ -91,18 +75,15 @@ python YoloV3_infer_migraphx.py \
 ```
 
 ### C++版本推理
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 下面介绍如何运行C++代码示例，C++示例的详细说明见Doc目录下的Tutorial_Cpp.md。
 
 
 #### 构建工程
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 ```
 rbuild build -d depend
 ```
 
 #### 设置环境变量
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 将依赖库依赖加入环境变量LD_LIBRARY_PATH，在~/.bashrc中添加如下语句：
 
 ```
@@ -116,7 +97,6 @@ source ~/.bashrc
 ```
 
 #### 运行示例
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 成功编译YoloV3工程后，执行如下命令运行该示例：
 
 ```
@@ -131,37 +111,29 @@ cd ./build/
 ```
 
 ## result
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 ### Python版本
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 python程序运行结束后，会在当前目录生成目标检测图像。
 
 <img src="./Resource/Images/Result_1.jpg" alt="Result_2" style="zoom: 50%;" />
 
 ### C++版本
-
 C++程序运行结束后，会在build目录生成目标检测图像。
 
 <img src="./Resource/Images/Result_1.jpg" alt="Result" style="zoom:50%;" />
 
 ### 精度
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 无
 
 ## 应用场景
 
 ### 算法类别
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-`目标检测`
+目标检测
 
 ### 热点应用行业
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-`交通`,`教育`,`化工`
+交通,教育,化工
 
 ## 源码仓库及问题反馈
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-https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yolov3_migraphx
+- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/yolov3_migraphx
 
 ## 参考资料
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-https://github.com/ultralytics/yolov3
+- https://github.com/ultralytics/yolov3