From 161a47a6e263f3249ea4a0ec40c779eddea630eb Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: dyning <dyning.2003@163.com>
Date: Tue, 15 Dec 2020 23:57:56 +0800
Subject: [PATCH] Update README_ch.md

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 StyleText/README_ch.md | 9 ++-------
 1 file changed, 2 insertions(+), 7 deletions(-)

diff --git a/StyleText/README_ch.md b/StyleText/README_ch.md
index 79909237..c2b6add7 100644
--- a/StyleText/README_ch.md
+++ b/StyleText/README_ch.md
@@ -89,6 +89,8 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
 
 1. 在`configs/dataset_config.yml`中配置目标场景风格图像和语料的路径，具体如下：
 
+   * `Global`：
+     * `output_dir:`：保存合成数据的目录。
    * `StyleSampler`：
      * `image_home`：风格图片目录；
      * `label_file`：风格图片路径列表文件，如果所用数据集有label，则label_file为label文件路径；
@@ -112,13 +114,6 @@ python3 -m tools.synth_image -c configs/config.yml --style_image examples/style_
    python -m tools.synth_dataset -c configs/dataset_config.yml
    ```
 
-3. 如果您想使用并行方式来快速合成数据，可以通过启动多个进程，在启动时需要指定不同的`tag`（`-t`），如下所示:
-
-   ```bash
-   python3 -m tools.synth_dataset -t 0 -c configs/dataset_config.yml
-   python3 -m tools.synth_dataset -t 1 -c configs/dataset_config.yml
-   ```
-
 <a name="应用案例"></a>
 ### 四、应用案例
 下面以金属表面英文数字识别和通用韩语识别两个场景为例，说明使用StyleText合成数据，来提升文本识别效果的实际案例。下图给出了一些真实场景图像和合成图像的示例：