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Xreki · Xreki · commit 7c6ef9f5e948 · 2017-12-14T10:27:10.000+08:00
diff --git a/Demo/iOS/AICamera/README_cn.md b/Demo/iOS/AICamera/README_cn.md
@@ -14,32 +14,38 @@
 
 这是一个使用PaddlePaddle库进行离线目标检测的iOS Demo。该Demo调用PaddlePaddle C-API接口，使用预训练好的PaddlePaddle模型，可以检测到通过摄像头捕获到的目标的类别，并将其标记出来，展示给用户。
 
-更多关于SSD模型架构特征，以及如何使用PaddlePaddle训练得到一个好的SSD模型，可以参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/ssd)。我们也提供了一个[Linux Demo](https://github.com/PaddlePaddle/Mobile/tree/develop/Demo/linux)，可以在Linux系统上快速地验证模型.
+更多关于SSD模型架构特征，以及如何使用PaddlePaddle训练得到一个好的SSD模型，可以参考[这里](https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/develop/ssd)。我们也提供了一个[Linux Demo](https://github.com/PaddlePaddle/Mobile/tree/develop/Demo/linux)，可以在Linux系统上快速地验证模型。
 
 ### 模型
 
 我们提供3个预训练的模型以进行测试。其中，`vgg_ssd_net`和`pascal_mobilenet_300_66`模型可进行20类通用物体检测和识别，`face_mobilenet_160_91`可以对人脸进行检测。其识别精度如下表所示：
 
 | Model                    | Dimensions | Accuracy |  Size |
 | ------------------------ |:----------:| --------:|------:|
-| [pascal\_mobilenet\_300\_66](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=39c325d9-b468-4940-ba47-d50c8ec5fd5b) | 300 x 300 | 66% | 23.2MB |
-| [vgg\_ssd\_net](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=1116a5f3-7762-44b5-82bb-9954159cb5d4) | 300 x 300 | 71% | 104.3MB |
-| [face\_mobilenet\_160\_91](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=038c1dbf-08b3-42a9-b2dc-efccd63859fb) | 160 x 160 | 91% | 18.4MB |
+| [pascal\_mobilenet\_300\_66.paddle](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=39c325d9-b468-4940-ba47-d50c8ec5fd5b) | 300 x 300 | 66% | 23.2MB |
+| [vgg\_ssd\_net.paddle](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=1116a5f3-7762-44b5-82bb-9954159cb5d4) | 300 x 300 | 71% | 104.3MB |
+| [face\_mobilenet\_160\_91.paddle](http://cloud.dlnel.org/filepub/?uuid=038c1dbf-08b3-42a9-b2dc-efccd63859fb) | 160 x 160 | 91% | 18.4MB |
+
+点击表格中各模型名字，会自动通过浏览器下载对应模型。
 
 ### 演示效果
 
-App模型需要开启摄像头权限。启动App后，点击屏幕，将会出现设置主界面，其中
+App模型需要开启摄像头权限。启动App后，点击屏幕，将会出现设置主界面（如图-1（1）所示），其中
 
 - 模型选择层：可以选择`Pascal MobileNet 300`或`Face MobileNet 160`，进行20类通用目标检测或者人脸检测。注意：默认情况下`Pascal VGG 300`功能是关闭的。每一次改变设置，App将需要重新启动。
 - 摄像头选择层：可选择`Front/Back Camera`，即`前置/后置摄像头`来捕获图像，进行检测。
-- 精度阈值控制层：控制识别结果的准确度。取值越高，检测到目标的准确性也越高，但检测到目标的数量可能会降低。
-- 刷新时间间隔控制层：控制摄像头捕获图像的频率。
-
-    <img src="assets/demo_main.jpeg" width = "25%" />
-    <img src="assets/demo_pascal.jpg" width = "25%" />
-    <img src="assets/demo_face.jpeg" width = "25%" />
-
-    图-1 App设置主界面，20类通用目标检测效果，人脸检测效果
+- 精度阈值控制层（`Accuracy threshold`）：控制识别结果的准确度。取值越高，检测到目标的准确性也越高，但检测到目标的数量可能会降低。
+- 刷新时间间隔控制层（`Time Refresh Rate`）：控制摄像头捕获图像的频率。
+
+<p align="center">
+<img src="assets/demo_main.jpeg" width = "25%" />
+<img src="assets/demo_pascal.jpg" width = "25%" />
+<img src="assets/demo_face.jpeg" width = "25%" /><br/>
+图-1
+（1）App设置主界面&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
+（2）20类通用目标检测效果&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;
+（3）人脸检测效果
+</p>
 
 进行20类通用目标检测时，App将会框选出检测到的目标，并且显示对应目标的类别和概率。进行人脸检测时，App将会框选出目标人脸的位置。
 
@@ -49,13 +55,13 @@ App模型需要开启摄像头权限。启动App后，点击屏幕，将会出
 
 成功安装App后，你还需要安装如下步骤进一步设置：设置 → 通用 → 设备管理 → Baidu USA llc → 信任“Baidu USA llc”。
 
-<img src="assets/qr_code_ios.png" width = "20%" />
+<img src="assets/qr_code_ios.png" width = "20%" align="middle"/>
 
 ## 源码安装
 
 该Demo基于最新的XCode（XCode 9.1）开发。由于Demo中需要调用摄像头进行目标检测，因此不能在模拟器上测试。
 
-该Demo前端使用Swift绘制，基于API 10.0+，因此要求设备的iOS版本在10.0以上。由于Swift不能直接调用Paddle的C API，因此我们使用Objective-C实现了一个中间层，来调用Paddle的C API接口。
+该Demo前端使用Swift绘制，基于API 10.0+，因此要求设备的iOS版本在10.0以上。由于Swift不能直接调用Paddle的C-API，因此我们使用Objective-C实现了一个中间层，来调用Paddle的C-API接口。
 
 ### 准备模型
 
@@ -67,7 +73,7 @@ VGG模型的识别精度高，但由于模型较大（104.3MB），需要占用
 
 用户可按照[iOS平台编译指南](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/mobile/cross_compiling_for_ios_cn.md)，拉取[Paddle](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle)最新的源码，编译适用于iOS平台的PaddlePaddle库。在执行`make install`之后，PaddlePaddle库将会安装在`CMAKE_INSTALL_PREFIX`所指定的目录下。该目录包含如下子目录：
 
-- `include`，其中包含使用PaddlePaddle所需要引入的头文件，通常代码中加入#include <paddle/capi.h>即可。
+- `include`，其中包含使用PaddlePaddle所需要引入的头文件，通常代码中加入`#include <paddle/capi.h>`即可。
 - `lib`，其中包含了PaddlePaddle对应架构的库文件。iOS平台只生成了静态库，包括`libpaddle_capi_layers.a`和`libpaddle_capi_engine.a`。
 - `third_party`，PaddlePaddle所依赖的第三方库。
 
@@ -80,23 +86,26 @@ VGG模型的识别精度高，但由于模型较大（104.3MB），需要占用
 在准备好一切之后，项目的目录结构应如下所示：
 
 ```
-    .
-    ├── AICamera
-    ├── PDCamera.xcodeproj
-    ├── README.md
-    ├── README_cn.md
-    ├── assets
-    ├── models
-    │   ├── face_mobilenet_160_91.paddle
-    │   ├── pascal_mobilenet_300_66.paddle
-    │   └── vgg_ssd_net.paddle
-    └── paddle-ios
-        ├── include
-        ├── lib
-        │   ├── libpaddle_capi_engine.a
-        │   ├── libpaddle_capi_layers.a
-        │   └── libpaddle_capi_whole.a
-        └── third_party
+$ git clone https://github.com/PaddlePaddle/Mobile.git
+$ cd Mobile/Demo/iOS/AICamera
+$ tree
+.
+├── AICamera
+├── PDCamera.xcodeproj
+├── README.md
+├── README_cn.md
+├── assets
+├── models
+│   ├── face_mobilenet_160_91.paddle
+│   ├── pascal_mobilenet_300_66.paddle
+│   └── vgg_ssd_net.paddle
+└── paddle-ios
+    ├── include
+    ├── lib
+    │   ├── libpaddle_capi_engine.a
+    │   ├── libpaddle_capi_layers.a
+    │   └── libpaddle_capi_whole.a
+    └── third_party
 ```
 
 然后，你就可以构建和运行该Demo了。
@@ -105,7 +114,7 @@ VGG模型的识别精度高，但由于模型较大（104.3MB），需要占用
 
 ## 如何链接PaddlePaddle库
 
-用户若想在自己的iOS项目中链接PaddlePaddle库，则需要按照如下4个步骤配置项目。在这里，我们假设PaddlePaddle库安装在项目根目录的`paddle-ios`目录下面。
+开发者若想在自己的iOS项目中链接PaddlePaddle库，则需要按照如下4个步骤配置项目。在这里，我们假设PaddlePaddle库安装在项目根目录的`paddle-ios`目录下面。
 
 - 将头文件目录`paddle-ios/include`添加到**Header Search Paths**。
 
@@ -114,7 +123,7 @@ VGG模型的识别精度高，但由于模型较大（104.3MB），需要占用
 - 如果编译PaddlePaddle库时设置了`IOS_USE_VECLIB_FOR_BLAS=ON`，则需要将加速框架`Accelerate.framework`或`veclib.framework`添加到你的项目中。
 - 将PaddlePaddle静态库`libpaddle_capi_layers.a`和`libpaddle_capi_engine.a`，以及所有依赖的第三方库添加到项目中。
 
-    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/12538138/32492222-2ecef414-c37f-11e7-9913-b90fc88be10f.png" width = "30%" />
+    <img src="https://user-images.githubusercontent.com/12538138/32492222-2ecef414-c37f-11e7-9913-b90fc88be10f.png" width = "30%" align="middle"/>
 
 - 为`libpaddle_capi_layers.a`设置`-force_load`属性。
 
