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Author: breezedeus

README.md

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+	<img src="./docs/logo.png" width="250px"/>
+  <div>&nbsp;</div>
 [![license](https://img.shields.io/github/license/breezedeus/cnstd)](./LICENSE)
 [![PyPI version](https://badge.fury.io/py/cnstd.svg)](https://badge.fury.io/py/cnstd)
 [![forks](https://img.shields.io/github/forks/breezedeus/cnstd)](https://img.shields.io/github/forks/breezedeus/cnstd)
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-# cnstd
+# CnSTD
 
-**cnstd** 是 **Python 3** 下的**场景文字检测**（**Scene Text Detection**，简称**STD**）工具包，支持**中文**、**英文**等语言的文字检测，自带了多个训练好的检测模型，安装后即可直接使用。欢迎扫码加入微信交流群：
+**CnSTD** 是 **Python 3** 下的**场景文字检测**（**Scene Text Detection**，简称**STD**）工具包，支持**中文**、**英文**等语言的文字检测，自带了多个训练好的检测模型，安装后即可直接使用。欢迎扫码加入微信交流群：
 
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   <img src="https://huggingface.co/datasets/breezedeus/cnocr-wx-qr-code/resolve/main/wx-qr-code.JPG" alt="微信群二维码" width="300px"/>
 </div>
 
 作者也维护 **知识星球** [**CnOCR/CnSTD私享群**](https://t.zsxq.com/FEYZRJQ)，欢迎加入。**知识星球私享群**会陆续发布一些CnOCR/CnSTD相关的私有资料，包括**更详细的训练教程**，**未公开的模型**，使用过程中遇到的难题解答等。本群也会发布OCR/STD相关的最新研究资料。
 
-自 **v1.0.0** 版本开始，**cnstd** 从之前基于 MXNet 实现转为基于 **PyTorch** 实现。新模型的训练合并了  **ICPR MTWI 2018**、**ICDAR RCTW-17** 和 **ICDAR2019-LSVT** 三个数据集，包括了 **`46447`** 个训练样本，和 **`1534`** 个测试样本。
+自 **v1.0.0** 版本开始，**CnSTD** 从之前基于 MXNet 实现转为基于 **PyTorch** 实现。新模型的训练合并了  **ICPR MTWI 2018**、**ICDAR RCTW-17** 和 **ICDAR2019-LSVT** 三个数据集，包括了 **`46447`** 个训练样本，和 **`1534`** 个测试样本。
 
 相较于之前版本， 新版本的变化主要包括：
 
@@ -55,11 +56,11 @@ pip install cnstd -i https://pypi.doubanio.com/simple
 
 ## 已有模型
 
-cnstd 从 **V1.2** 开始，可直接使用的模型包含两类：1）cnstd 自己训练的模型，通常会包含 PyTorch 和 ONNX 版本；2）从其他ocr引擎搬运过来的训练好的外部模型，ONNX化后用于 cnstd 中。
+CnSTD 从 **V1.2** 开始，可直接使用的模型包含两类：1）CnSTD 自己训练的模型，通常会包含 PyTorch 和 ONNX 版本；2）从其他ocr引擎搬运过来的训练好的外部模型，ONNX化后用于 CnSTD 中。
 
 直接使用的模型都放在 [**cnstd-cnocr-models**](https://huggingface.co/breezedeus/cnstd-cnocr-models) 项目中，可免费下载使用。
 
-### 1. cnstd 自己训练的模型
+### 1. CnSTD 自己训练的模型
 
 当前版本（Since **V1.1.0**）的文字检测模型使用的是 [**DBNet**](https://github.com/MhLiao/DB)，相较于 V0.1 使用的 [PSENet](https://github.com/whai362/PSENet) 模型， DBNet 的检测耗时几乎下降了一个量级，同时检测精度也得到了极大的提升。
 
@@ -93,7 +94,7 @@ cnstd 从 **V1.2** 开始，可直接使用的模型包含两类：1）cnstd 自
 
 ## 使用方法
 
-首次使用 **cnstd** 时，系统会自动下载zip格式的模型压缩文件，并存放于 `~/.cnstd`目录（Windows下默认路径为 `C:\Users\<username>\AppData\Roaming\cnstd`）。下载速度超快。下载后的zip文件代码会自动对其解压，然后把解压后的模型相关目录放于`~/.cnstd/1.2`目录中。
+首次使用 **CnSTD** 时，系统会自动下载zip格式的模型压缩文件，并存放于 `~/.cnstd`目录（Windows下默认路径为 `C:\Users\<username>\AppData\Roaming\cnstd`）。下载速度超快。下载后的zip文件代码会自动对其解压，然后把解压后的模型相关目录放于`~/.cnstd/1.2`目录中。
 
 如果系统无法自动成功下载zip文件，则需要手动从 [百度云盘](https://pan.baidu.com/s/1zDMzArCDrrXHWL0AWxwYQQ?pwd=nstd)（提取码为 `nstd`）下载对应的zip文件并把它存放于 `~/.cnstd/1.2`（Windows下为 `C:\Users\<username>\AppData\Roaming\cnstd\1.2`）目录中。模型也可从 **[cnstd-cnocr-models](https://huggingface.co/breezedeus/cnstd-cnocr-models)** 中下载。放置好zip文件后，后面的事代码就会自动执行了。