Release v0.7.0

README.md

@@ -156,6 +156,18 @@ A: 降低Batch size，使用Group Norm策略；请注意训练过程中当`DEFAU
 
 ## 更新日志
 
+* 2020.10.28
+
+ **`v0.7.0`**
+ * 全面支持Paddle2.0-rc动态图模式，推出PaddleSeg[动态图体验版](./dygraph/)
+ * 发布大量动态图模型，支持11个分割模型，4个骨干网络，3个数据集：
+ * 分割模型：ANN, BiSeNetV2, DANet, DeeplabV3, DeeplabV3+, FCN, FastSCNN, GCNet, OCRNet, PSPNet, UNet
+ * 骨干网络：ResNet, HRNet, MobileNetV3, Xception
+ * 数据集：Cityscapes, ADE20K, Pascal VOC
+
+ * 提供高精度骨干网络预训练模型以及基于Cityscapes数据集的语义分割[预训练模型](./dygraph/configs/)。Cityscapes精度超过**82%**。
+
+
 * 2020.08.31
 
  **`v0.6.0`**

dygraph/README.md

@@ -20,7 +20,7 @@
 
 ## 数据集
 
-- [x] CityScapes
+- [x] Cityscapes
 - [x] Pascal VOC
 - [x] ADE20K
 - [ ] Pascal Context
@@ -36,7 +36,7 @@
 
 * Python >= 3.6+
 
-由于图像分割模型计算开销大，推荐在GPU版本的PaddlePaddle下使用PaddleSeg.
+由于图像分割模型计算开销大，推荐在GPU版本的PaddlePaddle下使用PaddleSeg。推荐安装10.0以上的CUDA环境。
 
 
 安装教程请见[PaddlePaddle官网](https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/zh/2.0-beta/install/index_cn.html)。
@@ -51,7 +51,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg
 通过以下命令安装python包依赖，请确保在该分支上至少执行过一次以下命令：
 
 
-```
+```shell
 cd PaddleSeg/dygraph
 export PYTHONPATH=`pwd`
 # windows下请执行以下命令
@@ -60,8 +60,8 @@ pip install -r requirements.txt
 ```
 
 ## 训练
-```
-python3 train.py --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml
+```shell
+python train.py --config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml
 ```
 
 ## 使用教程

dygraph/docs/data_prepare.md

@@ -40,8 +40,8 @@ python tools/voc_augment.py --voc_path data/VOCdevkit --num_workers 8
 **注意** 运行前请确保在dygraph目录下执行过下列命令：
 ```shell
 export PYTHONPATH=`pwd`
-# windows下请执行相面的命令
-# set PYTHONPATH=%cd%
+# windows下请执行相面的命令
+# set PYTHONPATH=%cd%
 ```
 
 ## 关于ADE20K数据集
@@ -81,7 +81,7 @@ export PYTHONPATH=`pwd`
 2.标注图像的标签从0,1依次取值，不可间隔。若有需要忽略的像素，则按255进行标注。
 
 可按如下方式对自定义数据集进行配置：
-```
+```yaml
 train_dataset:
  type: Dataset
  dataset_root: custom_dataset
@@ -97,4 +97,4 @@ train_dataset:
  - type: RandomHorizontalFlip
  - type: Normalize
  mode: train
-```
+```