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change download links of human_seg，add batch_predict in docs，replenish model_zoom

docs/apis/deploy.md

@@ -0,0 +1,55 @@
+# 预测部署-paddlex.deploy
+
+使用Paddle Inference进行高性能的Python预测部署。更多关于Paddle Inference信息请参考[Paddle Inference文档](https://paddle-inference.readthedocs.io/en/latest/#)
+
+## Predictor类
+
+图像分类、目标检测、实例分割、语义分割统一的预测器，实现高性能预测。
+
+```
+paddlex.deploy.Predictor(model_dir, use_gpu=False, gpu_id=0, use_mkl=False, use_trt=False, use_glog=False, memory_optimize=True)
+```
+
+**参数**
+
+> * **model_dir** (str): 训练过程中保存的模型路径, 注意需要使用导出的inference模型。
+> * **use_gpu** (bool): 是否使用GPU进行预测。
+> * **gpu_id** (int): 使用的GPU序列号。
+> * **use_mkl** (bool): 是否使用mkldnn加速库。
+> * **use_trt** (boll): 是否使用TensorRT预测引擎。
+> * **use_glog** (bool): 是否打印中间日志。
+> * **memory_optimize** (bool): 是否优化内存使用。
+
+> ### 示例
+>
+> ```
+> import paddlex
+>
+> model = paddlex.deploy.Predictor(model_dir, use_gpu=True)
+> result = model.predict(image_file)
+> ```
+
+### predict 接口
+
+```
+predict(image, topk=1)
+```
+
+单张图片预测接口。
+
+> **参数**
+>
+> > * **image** (str|np.ndarray): 待预测的图片路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > * **topk** (int): 图像分类时使用的参数，表示预测前topk个可能的分类
+
+### batch_predict 接口
+```
+batch_predict(image_list, topk=1, thread_num=2)
+```
+批量图片预测接口。
+
+> **参数**
+>
+> > * **image_list** (list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > * **topk** (int): 图像分类时使用的参数，表示预测前topk个可能的分类。
+> > * **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。

docs/apis/models/classification.md

@@ -78,6 +78,26 @@ predict(self, img_file, transforms=None, topk=5)
 > > - **list**: 其中元素均为字典。字典的关键字为'category_id'、'category'、'score'，
 > >       分别对应预测类别id、预测类别标签、预测得分。
 
+### batch_predict
+
+```python
+batch_predict(self, img_file_list, transforms=None, topk=5, thread_num=2)
+```
+
+> 分类模型批量预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在`ResNet50.test_transforms`和`ResNet50.eval_transforms`中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测`predict`接口时，用户需要再重新定义test_transforms传入给`predict`接口。
+
+> **参数**
+>
+> > - **img_file_list** (list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > - **transforms** (paddlex.cls.transforms): 数据预处理操作。
+> > - **topk** (int): 预测时前k个最大值。
+> > - **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
+
+> **返回值**
+>
+> > - **list**: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。在各图像的预测列表中，其中元素均为字典。字典的关键字为'category_id'、'category'、'score'，分别对应预测类别id、预测类别标签、预测得分。
+
+
 ## 其它分类模型
 
 PaddleX提供了共计22种分类模型，所有分类模型均提供同`ResNet50`相同的训练`train`，评估`evaluate`和预测`predict`接口，各模型效果可参考[模型库](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/latest/appendix/model_zoo.html)。
@@ -106,3 +126,4 @@ PaddleX提供了共计22种分类模型，所有分类模型均提供同`ResNet5
 | DenseNet161       | paddlex.cls.DenseNet161(num_classes=1000) |
 | DenseNet201       | paddlex.cls.DenseNet201(num_classes=1000) |
 | HRNet_W18       | paddlex.cls.HRNet_W18(num_classes=1000) |
+| AlexNet         | paddlex.cls.AlexNet(num_classes=1000) |

docs/apis/models/detection.md

@@ -95,6 +95,26 @@ predict(self, img_file, transforms=None)
 > > - **list**: 预测结果列表，列表中每个元素均为一个dict，key包括'bbox', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、类别、类别id、置信度，其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。
 
 
+### batch_predict
+
+```python
+batch_predict(self, img_file_list, transforms=None, thread_num=2)
+```
+
+> YOLOv3模型批量预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在`YOLOv3.test_transforms`和`YOLOv3.eval_transforms`中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测`predict`接口时，用户需要再重新定义`test_transforms`传入给`predict`接口
+
+> **参数**
+>
+> > - **img_file_list** (str|np.ndarray): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素是预测图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > - **transforms** (paddlex.det.transforms): 数据预处理操作。
+> > - **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
+>
+> **返回值**
+>
+> > - **list**: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。在各图像的预测结果列表中，每个元素均为一个dict，key包括'bbox', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、类别、类别id、置信度，其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。
+
+
+
 ## paddlex.det.FasterRCNN
 
 ```python
@@ -178,3 +198,22 @@ predict(self, img_file, transforms=None)
 > **返回值**
 >
 > > - **list**: 预测结果列表，列表中每个元素均为一个dict，key包括'bbox', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、类别、类别id、置信度，其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。
+
+
+### batch_predict
+
+```python
+batch_predict(self, img_file_list, transforms=None, thread_num=2)
+```
+
+> FasterRCNN模型批量预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在`FasterRCNN.test_transforms`和`FasterRCNN.eval_transforms`中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测`predict`接口时，用户需要再重新定义test_transforms传入给`predict`接口。
+
+> **参数**
+>
+> > - **img_file_list** (list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素是预测图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > - **transforms** (paddlex.det.transforms): 数据预处理操作。
+> > - **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
+>
+> **返回值**
+>
+> > - **list**: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。在各图像的预测结果列表中，每个元素均为一个dict，key包括'bbox', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、类别、类别id、置信度，其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。

docs/apis/models/instance_segmentation.md

@@ -83,3 +83,22 @@ predict(self, img_file, transforms=None)
 > **返回值**
 >
 > > - **list**: 预测结果列表，列表中每个元素均为一个dict，key'bbox', 'mask', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、Mask信息，类别、类别id、置信度。其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。Mask信息为原图大小的二值图，1表示像素点属于预测类别，0表示像素点是背景。
+
+
+#### batch_predict
+
+```python
+batch_predict(self, img_file_list, transforms=None, thread_num=2)
+```
+
+> MaskRCNN模型批量预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在FasterRCNN.test_transforms和FasterRCNN.eval_transforms中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测predict接口时，用户需要再重新定义test_transforms传入给predict接口。
+
+> **参数**
+>
+> > - **img_file_list** (list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是预测图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > - **transforms** (paddlex.det.transforms): 数据预处理操作。
+> > - **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
+>
+> **返回值**
+>
+> > - **list**: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。在各图像的预测结果列表中，每个元素均为一个dict，key'bbox', 'mask', 'category', 'category_id', 'score'，分别表示每个预测目标的框坐标信息、Mask信息，类别、类别id、置信度。其中框坐标信息为[xmin, ymin, w, h]，即左上角x, y坐标和框的宽和高。Mask信息为原图大小的二值图，1表示像素点属于预测类别，0表示像素点是背景。

docs/apis/models/semantic_segmentation.md

@@ -76,7 +76,7 @@ evaluate(self, eval_dataset, batch_size=1, epoch_id=None, return_details=False):
 ### predict
 
 ```
-predict(self, im_file, transforms=None):
+predict(self, img_file, transforms=None):
 ```
 
 > DeepLabv3p模型预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在`DeepLabv3p.test_transforms`和`DeepLabv3p.eval_transforms`中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测`predict`接口时，用户需要再重新定义test_transforms传入给`predict`接口。
@@ -85,11 +85,31 @@ predict(self, im_file, transforms=None):
 > >
 > > - **img_file** (str|np.ndarray): 预测图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
 > > - **transforms** (paddlex.seg.transforms): 数据预处理操作。
-
+> > - **thread_num** (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
 > **返回值**
 > >
 > > - **dict**: 包含关键字'label_map'和'score_map', 'label_map'存储预测结果灰度图，像素值表示对应的类别，'score_map'存储各类别的概率，shape=(h, w, num_classes)。
 
+
+### batch_predict
+
+```
+batch_predict(self, img_file_list, transforms=None):
+```
+
+> DeepLabv3p模型批量预测接口。需要注意的是，只有在训练过程中定义了eval_dataset，模型在保存时才会将预测时的图像处理流程保存在`DeepLabv3p.test_transforms`和`DeepLabv3p.eval_transforms`中。如未在训练时定义eval_dataset，那在调用预测`predict`接口时，用户需要再重新定义test_transforms传入给`predict`接口。
+
+> **参数**
+> >
+> > - **img_file_list** (list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是预测图像路径或numpy数组(HWC排列，BGR格式)。
+> > - **transforms** (paddlex.seg.transforms): 数据预处理操作。
+
+> **返回值**
+> >
+> > - **dict**: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。各图像的预测结果用字典表示，包含关键字'label_map'和'score_map', 'label_map'存储预测结果灰度图，像素值表示对应的类别，'score_map'存储各类别的概率，shape=(h, w, num_classes)。
+
+
+
 ## paddlex.seg.UNet
 
 ```python
@@ -110,6 +130,7 @@ paddlex.seg.UNet(num_classes=2, upsample_mode='bilinear', use_bce_loss=False, us
 > - train 训练接口说明同 [DeepLabv3p模型train接口](#train)
 > - evaluate 评估接口说明同 [DeepLabv3p模型evaluate接口](#evaluate)
 > - predict 预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#predict)
+> - batch_predict 批量预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#batch-predict)
 
 ## paddlex.seg.HRNet
 
@@ -131,6 +152,7 @@ paddlex.seg.HRNet(num_classes=2, width=18, use_bce_loss=False, use_dice_loss=Fal
 > - train 训练接口说明同 [DeepLabv3p模型train接口](#train)
 > - evaluate 评估接口说明同 [DeepLabv3p模型evaluate接口](#evaluate)
 > - predict 预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#predict)
+> - batch_predict 批量预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#batch-predict)
 
 ## paddlex.seg.FastSCNN
 
@@ -152,3 +174,4 @@ paddlex.seg.FastSCNN(num_classes=2, use_bce_loss=False, use_dice_loss=False, cla
 > - train 训练接口说明同 [DeepLabv3p模型train接口](#train)
 > - evaluate 评估接口说明同 [DeepLabv3p模型evaluate接口](#evaluate)
 > - predict 预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#predict)
+> - batch_predict 批量预测接口说明同 [DeepLabv3p模型predict接口](#batch-predict)

docs/appendix/model_zoo.md

@@ -1,7 +1,7 @@
 # PaddleX模型库
 
 ## 图像分类模型
-> 表中模型相关指标均为在ImageNet数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P40），预测速度为每张图片预测用时（不包括预处理和后处理）,表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
+> 表中模型相关指标均为在ImageNet数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P40），预测速度为每张图片预测用时（不包括预处理和后处理），表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
 
 
 | 模型  | 模型大小 | 预测速度（毫秒） | Top1准确率（%） | Top5准确率（%） |
@@ -28,10 +28,11 @@
 | [DenseNet201](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/DenseNet201_pretrained.tar)|  84.1MB   | 25.26089       | 77.6     | 93.7     |
 | [ShuffleNetV2](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/ShuffleNetV2_pretrained.tar) | 10.2MB   | 15.40138        | 68.8     | 88.5     |
 | [HRNet_W18](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/HRNet_W18_C_pretrained.tar) | 21.29MB |45.25514  | 76.9 | 93.4 |
+| [AlexNet](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/AlexNet_pretrained.tar) | 244.4MB | - | 56.7 | 79.2 |
 
 ## 目标检测模型
 
-> 表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla V100测试得到）,表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
+> 表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla V100测试得到），表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
 
 | 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | BoxAP（%） |
 |:-------|:-----------|:-------------|:----------|
@@ -50,12 +51,34 @@
 
 ## 实例分割模型
 
-> 表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上测试得到。
+> 预测时间是在一张Nvidia Tesla V100的GPU上通过'evaluate()'接口测试MSCOCO验证集得到，包括数据加载、网络前向执行和后处理, batch size是1，表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
+
+| 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | BoxAP (%) | MaskAP (%)  |
+|:-------|:-----------|:-------------|:----------|:----------|
+|[MaskRCNN-ResNet50](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_2x.tar) | 143.9MB | 87 | 38.2  | 33.4 |
+|[MaskRCNN-ResNet50-FPN](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_fpn_2x.tar)| 177.7MB | 63.9 | 38.7 | 34.7 |
+|[MaskRCNN-ResNet50_vd-FPN](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r50_vd_fpn_2x.tar) | 177.7MB | 63.1 | 39.8 || 35.4 |
+|[MaskRCNN-ResNet101-FPN](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_fpn_1x.tar) | 253.6MB | 77 | 39.5 | 35.2 |
+|[MaskRCNN-ResNet101_vd-FPN](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_vd_fpn_1x.tar) | 253.7MB | 76.4 | 41.4 | 36.8 |
+|[MaskRCNN-HRNet_W18-FPN](https://bj.bcebos.com/paddlex/pretrained_weights/mask_rcnn_hrnetv2p_w18_2x.tar) | 120.7MB | - | 38.7 | 34.7 |
+
+
+## 语义分割模型
+
+> 以下指标均在MSCOCO验证集上测试得到，表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
+
+| 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | mIoU（%） |
+|:-------|:-----------|:-------------|:----------|
+|[DeepLabv3_MobileNetV2_x1.0](https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/deeplab_mobilenet_x1_0_coco.tgz)| 14.7MB | - | - |
+|[DeepLabv3_Xception65](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_coco.tgz)| 329.3MB | - | - |
+|[UNet](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz) | 107.3MB | - | - |
+
+
+> 以下指标均在Cityscapes验证集上测试得到，表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
 
 | 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | mIoU（%） |
 |:-------|:-----------|:-------------|:----------|
-|DeepLabv3+-MobileNetV2_x1.0|-| - | - |
-|DeepLabv3+-Xception41|-| - | - |
-|DeepLabv3+-Xception65|-| - | - |
-|UNet|-| - | - |
-|HRNet_w18|-| - | - |
+| [DeepLabv3_MobileNetv2_x1.0](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/mobilenet_cityscapes.tgz) | 14.7MB | - | 69.8 |
+| [DeepLabv3_Xception65](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/xception65_bn_cityscapes.tgz) | 329.3MB | - | 79.3 |
+| [HRNet_W18](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/hrnet_w18_bn_cityscapes.tgz) | 77.3MB |  | 79.36 |
+| [Fast-SCNN](https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/fast_scnn_cityscape.tar) | 9.8MB |  | 69.64 |

docs/deploy/server/python.md

@@ -1,5 +1,5 @@
 # Python部署
-PaddleX已经集成了基于Python的高性能预测接口，在安装PaddleX后，可参照如下代码示例，进行预测。相关的接口文档可参考[paddlex.deploy](../../../apis/deploy.md)
+PaddleX已经集成了基于Python的高性能预测接口，在安装PaddleX后，可参照如下代码示例，进行预测。相关的接口文档可参考[paddlex.deploy](../../apis/deploy.md)
 
 ## 导出预测模型
 可参考[模型导出](../export_model.md)将模型导出为inference格式的模型。
@@ -7,11 +7,22 @@ PaddleX已经集成了基于Python的高性能预测接口，在安装PaddleX后
 ## 预测部署
 > 点击下载测试图片 [xiaoduxiong_test_image.tar.gz](https://bj.bcebos.com/paddlex/datasets/xiaoduxiong_test_image.tar.gz)
 
+* 单张图片预测
+
 ```
 import paddlex as pdx
 predictor = pdx.deploy.Predictor('./inference_model')
 result = predictor.predict(image='xiaoduxiong_test_image/JPEGImages/WeChatIMG110.jpeg')
 ```
+* 批量图片预测
+
+```
+import paddlex as pdx
+predictor = pdx.deploy.Predictor('./inference_model')
+image_list = ['xiaoduxiong_test_image/JPEGImages/WeChatIMG110.jpeg',
+    'xiaoduxiong_test_image/JPEGImages/WeChatIMG111.jpeg']
+result = predictor.predict(image_list=image_list)
+```
 
 > 关于预测速度的说明：采用Paddle的Predictor进行预测时，由于涉及到内存显存初始化等原因，在模型加载后刚开始预测速度会较慢，一般在模型运行20~50后（即预测20~30张图片）预测速度才会稳定。
 

docs/examples/human_segmentation.md

@@ -10,10 +10,10 @@
 
 | 模型类型 | Checkpoint Parameter | Inference Model | Quant Inference Model | 备注 |
 | --- | --- | --- | ---| --- |
-| HumanSeg-server  | [humanseg_server_params](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server.pdparams) | [humanseg_server_inference](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_inference.zip) | -- | 高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景， 模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 输入大小（512， 512） |
-| HumanSeg-mobile | [humanseg_mobile_params](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile.pdparams) | [humanseg_mobile_inference](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_inference.zip) | [humanseg_mobile_quant](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_quant.zip) | 轻量级模型, 适用于移动端或服务端CPU的前置摄像头场景，模型结构为HRNet_w18_small_v1，输入大小（192， 192）  |
+| HumanSeg-server  | [humanseg_server_params](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_server_params.tar) | [humanseg_server_inference](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_server_inference.tar) | -- | 高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景， 模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 输入大小（512， 512） |
+| HumanSeg-mobile | [humanseg_mobile_params](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_params.tar) | [humanseg_mobile_inference](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_inference.tar) | [humanseg_mobile_quant](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_quant.tar) | 轻量级模型, 适用于移动端或服务端CPU的前置摄像头场景，模型结构为HRNet_w18_small_v1，输入大小（192， 192）  |
 
-> * Checkpoint Parameter为模型权重，用于Fine-tuning场景。
+> * Checkpoint Parameter为模型权重，用于Fine-tuning场景，包含`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
 > * Inference Model和Quant Inference Model为预测部署模型，包含`__model__`计算图结构、`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
 > * 其中Inference Model适用于服务端的CPU和GPU预测部署，Qunat Inference Model为量化版本，适用于通过Paddle Lite进行移动端等端侧设备部署。
 

docs/examples/solutions.md

@@ -61,9 +61,9 @@ PaddleX目前提供了实例分割MaskRCNN模型，支持5种不同的backbone
 
 |  模型 | 模型特点 | 存储体积 | GPU预测速度 | CPU(x86)预测速度（毫秒） | 骁龙855(ARM)预测速度 （毫秒）| Box mmAP | Seg mmAP |
 | :---- | :------- | :---------- | :---------- | :----- | :----- | :--- |:--- |
-| MaskRCNN-HRNet_W18-FPN | 适用于对图像分辨率较为敏感、对目标细节预测要求更高的服务器端场景 | - | - | - | - | 37.0 | 33.4 |
-| MaskRCNN-ResNet50-FPN | 精度较高，适合大多数的服务器端场景| 185.5M | - | - | - | 37.9 | 34.2 |
-| MaskRCNN-ResNet101_vd-FPN | 高精度但预测时间更长，在处理较大数据量时有较高的精度，适用于服务器端场景 | 268.6M | - | - | - | 41.4 | 36.8 |
+| MaskRCNN-HRNet_W18-FPN | 适用于对图像分辨率较为敏感、对目标细节预测要求更高的服务器端场景 | 143.9MB | - | - | - | 38.2 | 33.4 |
+| MaskRCNN-ResNet50-FPN | 精度较高，适合大多数的服务器端场景| 177.7M | - | - | - | 38.7 | 34.7 |
+| MaskRCNN-ResNet101_vd-FPN | 高精度但预测时间更长，在处理较大数据量时有较高的精度，适用于服务器端场景 | 253.7M | - | - | - | 41.4 | 36.8 |
 
 ## 语义分割
 语义分割用于对图像做像素级的分类，应用在人像分类、遥感图像识别等场景。  

docs/train/instance_segmentation.md

@@ -10,9 +10,9 @@ PaddleX目前提供了MaskRCNN实例分割模型结构,多种backbone模型，
 
 | 模型(点击获取代码)               | Box MMAP/Seg MMAP | 模型大小 | GPU预测速度 | Arm预测速度 | 备注 |
 | :----------------  | :------- | :------- | :---------  | :---------  | :-----    |
-| [MaskRCNN-ResNet50-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py)   |  36.5%/32.2%   |   170.0MB    |  160.185ms       |   -    | 模型精度高，适用于服务端部署   |
+| [MaskRCNN-ResNet50-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r50_fpn.py)   |  38.7%/34.7%   |   170.0MB    |  160.185ms       |   -    | 模型精度高，适用于服务端部署   |
 | [MaskRCNN-ResNet18-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_r18_fpn.py)   |  -/-   |   120.0MB    |  -       |   -    | 模型精度高，适用于服务端部署   |
-| [MaskRCNN-HRNet-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_hrnet_fpn.py)   |  -/-   |   116.MB    |  -       |   -    | 模型精度高，预测速度快，适用于服务端部署   |
+| [MaskRCNN-HRNet-FPN](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/tutorials/train/instance_segmentation/mask_rcnn_hrnet_fpn.py)   |  38.7%/34.7%   |   116.MB    |  -       |   -    | 模型精度高，预测速度快，适用于服务端部署   |
 
 
 ## 开始训练

examples/human_segmentation/README.md

@@ -18,10 +18,10 @@
 
 | 模型类型 | Checkpoint Parameter | Inference Model | Quant Inference Model | 备注 |
 | --- | --- | --- | ---| --- |
-| HumanSeg-server  | [humanseg_server_params](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server.pdparams) | [humanseg_server_inference](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_server_inference.zip) | -- | 高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景， 模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 输入大小（512， 512） |
-| HumanSeg-mobile | [humanseg_mobile_params](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile.pdparams) | [humanseg_mobile_inference](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_inference.zip) | [humanseg_mobile_quant](https://paddlex.bj.bcebos.com/humanseg/models/humanseg_mobile_quant.zip) | 轻量级模型, 适用于移动端或服务端CPU的前置摄像头场景，模型结构为HRNet_w18_small_v1，输入大小（192， 192）  |
+| HumanSeg-server  | [humanseg_server_params](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_server_params.tar) | [humanseg_server_inference](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_server_inference.tar) | -- | 高精度模型，适用于服务端GPU且背景复杂的人像场景， 模型结构为Deeplabv3+/Xcetion65, 输入大小（512， 512） |
+| HumanSeg-mobile | [humanseg_mobile_params](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_params.tar) | [humanseg_mobile_inference](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_inference.tar) | [humanseg_mobile_quant](https://bj.bcebos.com/paddlex/examples/human_seg/models/humanseg_mobile_quant.tar) | 轻量级模型, 适用于移动端或服务端CPU的前置摄像头场景，模型结构为HRNet_w18_small_v1，输入大小（192， 192）  |
 
-> * Checkpoint Parameter为模型权重，用于Fine-tuning场景。
+> * Checkpoint Parameter为模型权重，用于Fine-tuning场景，包含`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
 > * Inference Model和Quant Inference Model为预测部署模型，包含`__model__`计算图结构、`__params__`模型参数和`model.yaml`基础的模型配置信息。
 > * 其中Inference Model适用于服务端的CPU和GPU预测部署，Qunat Inference Model为量化版本，适用于通过Paddle Lite进行移动端等端侧设备部署。
 

examples/meter_reader/README.md

@@ -1,4 +1,4 @@
-# MeterReader表计读数
+# MeterReader工业表计读数
 
 本案例基于PaddleX实现对传统机械式指针表计的检测与自动读数功能，开放表计数据和预训练模型，并提供在windows系统的服务器端以及linux系统的jetson嵌入式设备上的部署指南。
 
@@ -16,7 +16,7 @@
 表计读数共分为三个步骤完成：
 
 * 第一步，使用目标检测模型检测出图像中的表计
-* 第二步，使用语义分割模型将各表具的指针和刻度分割出来
+* 第二步，使用语义分割模型将各表计的指针和刻度分割出来
 * 第三步，根据指针的相对位置和预知的量程计算出各表计的读数。
 
 ![MeterReader_Architecture](image/MeterReader_Architecture.jpg)
@@ -51,7 +51,7 @@
 * Python >= 3.5
 * PaddleX >= 1.0.0
 
-安装的相关问题参考[PaddleX安装](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html)
+安装的相关问题参考[PaddleX安装](../../docs/install.md)
 
 #### 测试表计读数
 
@@ -129,7 +129,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
 
 2. 将`PaddleX\examples\meter_reader\deploy\cpp`下的`meter_reader`文件夹和`CMakeList.txt`拷贝至`PaddleX\deploy\cpp`目录下，拷贝之前可以将`PaddleX\deploy\cpp`下原本的`CMakeList.txt`做好备份。
 
-3. 按照[Windows平台部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/tutorials/deploy/deploy_server/deploy_cpp/deploy_cpp_win_vs2019.md)中的Step2至Step4完成C++预测代码的编译。
+3. 按照[Windows平台部署](../../docs/deploy/server/cpp/windows.md)中的Step2至Step4完成C++预测代码的编译。
 
 4. 编译成功后，可执行文件在`out\build\x64-Release`目录下，打开`cmd`，并切换到该目录：
 
@@ -182,7 +182,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
 
   * 使用加密后的模型对单张图片做预测
 
-  如果未对模型进行加密，请参考[加密PaddleX模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/tutorials/deploy/deploy_server/encryption.html#paddlex)对模型进行加密。例如加密后的检测模型所在目录为`\path\to\encrypted_det_inference_model`，密钥为`yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0=`；加密后的分割模型所在目录为`\path\to\encrypted_seg_inference_model`，密钥为`DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=`
+  如果未对模型进行加密，请参考[加密PaddleX模型](../../docs/deploy/server/encryption.md#13-加密paddlex模型)对模型进行加密。例如加密后的检测模型所在目录为`\path\to\encrypted_det_inference_model`，密钥为`yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0=`；加密后的分割模型所在目录为`\path\to\encrypted_seg_inference_model`，密钥为`DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=`
 
   ```shell
   .\paddlex_inference\meter_reader.exe --det_model_dir=\path\to\encrypted_det_inference_model --seg_model_dir=\path\to\encrypted_seg_inference_model --image=\path\to\test.jpg --use_gpu=1 --use_erode=1 --save_dir=output --det_key yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0= --seg_key DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=
@@ -225,7 +225,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
 
 5. 推理预测：
 
-  用于部署推理的模型应为inference格式，本案例提供的预训练模型均为inference格式，如若是重新训练的模型，需参考[导出inference模型]()将模型导出为inference格式。
+  用于部署推理的模型应为inference格式，本案例提供的预训练模型均为inference格式，如若是重新训练的模型，需参考[部署模型导出](../../docs/deploy/export_model.md)将模型导出为inference格式。
 
   * 使用未加密的模型对单张图片做预测
 
@@ -247,7 +247,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
 
   * 使用加密后的模型对单张图片做预测
 
-  如果未对模型进行加密，请参考[加密PaddleX模型](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/develop/docs/tutorials/deploy/deploy_server/encryption.html#paddlex)对模型进行加密。例如加密后的检测模型所在目录为`/path/to/encrypted_det_inference_model`，密钥为`yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0=`；加密后的分割模型所在目录为`/path/to/encrypted_seg_inference_model`，密钥为`DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=`
+  如果未对模型进行加密，请参考[加密PaddleX模型](../../docs/deploy/server/encryption.md#13-加密paddlex模型)对模型进行加密。例如加密后的检测模型所在目录为`/path/to/encrypted_det_inference_model`，密钥为`yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0=`；加密后的分割模型所在目录为`/path/to/encrypted_seg_inference_model`，密钥为`DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=`
 
   ```shell
   ./build/meter_reader/meter_reader --det_model_dir=/path/to/encrypted_det_inference_model --seg_model_dir=/path/to/encrypted_seg_inference_model --image=/path/to/test.jpg --use_gpu=1 --use_erode=1 --save_dir=output --det_key yEBLDiBOdlj+5EsNNrABhfDuQGkdcreYcHcncqwdbx0= --seg_key DbVS64I9pFRo5XmQ8MNV2kSGsfEr4FKA6OH9OUhRrsY=
@@ -263,7 +263,7 @@ git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX
 * Python >= 3.5
 * PaddleX >= 1.0.0
 
-安装的相关问题参考[PaddleX安装](https://paddlex.readthedocs.io/zh_CN/latest/install.html)
+安装的相关问题参考[PaddleX安装](../../docs/install.md)
 
 #### 训练
 

paddlex/cv/models/deeplabv3p.py

@@ -462,6 +462,7 @@ class DeepLabv3p(BaseAPI):
             img_file_list(list|tuple): 对列表（或元组）中的图像同时进行预测，列表中的元素可以是图像路径
                 也可以是解码后的排列格式为（H，W，C）且类型为float32且为BGR格式的数组。
             transforms(paddlex.cv.transforms): 数据预处理操作。
+            thread_num (int): 并发执行各图像预处理时的线程数。
 
         Returns:
             list: 每个元素都为列表，表示各图像的预测结果。各图像的预测结果用字典表示，包含关键字'label_map'和'score_map', 'label_map'存储预测结果灰度图，

paddlex/cv/models/utils/pretrain_weights.py

@@ -106,6 +106,8 @@ coco_pretrain = {
     'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_fpn_1x.tar',
     'MaskRCNN_ResNet101_vd_COCO':
     'https://paddlemodels.bj.bcebos.com/object_detection/mask_rcnn_r101_vd_fpn_1x.tar',
+    'MaskRCNN_HRNet_W18_COCO':
+    'https://bj.bcebos.com/paddlex/pretrained_weights/mask_rcnn_hrnetv2p_w18_2x.tar',
     'UNet_COCO': 'https://paddleseg.bj.bcebos.com/models/unet_coco_v3.tgz',
     'DeepLabv3p_MobileNetV2_x1.0_COCO':
     'https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/deeplab_mobilenet_x1_0_coco.tgz',
@@ -135,7 +137,7 @@ def get_pretrain_weights(flag, class_name, backbone, save_dir):
     warning_info = "{} does not support to be finetuned with weights pretrained on the {} dataset, so pretrain_weights is forced to be set to {}"
     if flag == 'COCO':
         if class_name == "FasterRCNN" and backbone in ['ResNet18'] or \
-            class_name == "MaskRCNN" and backbone in ['ResNet18', 'HRNet_W18'] or \
+            class_name == "MaskRCNN" and backbone in ['ResNet18'] or \
             class_name == 'DeepLabv3p' and backbone in ['Xception41', 'MobileNetV2_x0.25', 'MobileNetV2_x0.5', 'MobileNetV2_x1.5', 'MobileNetV2_x2.0']:
             model_name = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
             logging.warning(warning_info.format(model_name, flag, 'IMAGENET'))
@@ -144,7 +146,8 @@ def get_pretrain_weights(flag, class_name, backbone, save_dir):
             logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'IMAGENET'))
             flag = 'IMAGENET'
         elif class_name == 'FastSCNN':
-            logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'CITYSCAPES'))
+            logging.warning(
+                warning_info.format(class_name, flag, 'CITYSCAPES'))
             flag = 'CITYSCAPES'
     elif flag == 'CITYSCAPES':
         model_name = '{}_{}'.format(class_name, backbone)
@@ -167,7 +170,8 @@ def get_pretrain_weights(flag, class_name, backbone, save_dir):
             logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'COCO'))
             flag = 'COCO'
         elif class_name == 'FastSCNN':
-            logging.warning(warning_info.format(class_name, flag, 'CITYSCAPES'))
+            logging.warning(
+                warning_info.format(class_name, flag, 'CITYSCAPES'))
             flag = 'CITYSCAPES'
 
     if flag == 'IMAGENET':