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 # ProjectOrange Models
 
-ProjectOrange 使用的 ONNX 与 Ascend OM 模型文件。
+本仓库用于存放 ProjectOrange 项目使用的 ONNX 与 Ascend OM 模型。
 
-Models used by ProjectOrange for ONNX and Ascend NPU inference.
-
-> 本项目由人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）开放课题资助（编号：GML-KF-24-34）。
->
-> This research was financially supported by the Open Research Fund from Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), under Grant No. GML-KF-24-34.
-
-## 下载全部模型
-
-安装 Hugging Face CLI：
-
-```bash
-pip install -U huggingface_hub
-```
-
-下载仓库：
-
-```bash
-hf download R0rschach7/ProjectOrange-Models \
-  --local-dir ./ProjectOrange-Models
-```
-
-## 文件说明
+## 使用的模型
 
 ### 目标检测
 
-| Hugging Face 路径 | ProjectOrange 目标路径 | 用途 |
-|---|---|---|
-| `detection/yolox_tiny.onnx` | `algorithms/yolox_tiny.onnx` | YOLOX-Tiny 行人检测 |
+- `detection/yolox_tiny.onnx`：YOLOX-Tiny 目标检测模型。
 
 ### 图像增强
 
-| Hugging Face 路径 | ProjectOrange 目标路径 | 用途 |
-|---|---|---|
-| `enhancement/zero_dcepp.om` | `algorithms/zero_dcepp.om` | 低光增强 |
-| `enhancement/brdnet_fixed_500.om` | `algorithms/brdnet_fixed_500.om` | 图像去噪 |
-| `enhancement/dehaze_100.om` | `algorithms/dehaze_100.om` | 图像去雾 |
-
-### 人脸识别 - Ascend OM
-
-| Hugging Face 路径 | ProjectOrange 目标路径 |
-|---|---|
-| `face/om/PNet_dynamic_linux_aarch64.om` | `algorithms/face/PNet_dynamic_linux_aarch64.om` |
-| `face/om/RNet_dynamic_linux_aarch64.om` | `algorithms/face/RNet_dynamic_linux_aarch64.om` |
-| `face/om/ONet_dynamic_linux_aarch64.om` | `algorithms/face/ONet_dynamic_linux_aarch64.om` |
-| `face/om/Inception_facenet_vggface2_bs1.om` | `algorithms/face/Inception_facenet_vggface2_bs1.om` |
-
-### 人脸识别 - ONNX
-
-| Hugging Face 路径 | 说明 |
-|---|---|
-| `face/onnx/PNet_truncated_fix.onnx` | PNet ONNX |
-| `face/onnx/RNet_truncated_fix.onnx` | RNet ONNX |
-| `face/onnx/ONet_truncated_fix.onnx` | ONet ONNX |
-| `face/onnx/Inception_facenet_vggface2_fix.onnx` | FaceNet ONNX |
+- `enhancement/zero_dcepp.om`：Zero-DCE++ 低光照图像增强模型。
+- `enhancement/brdnet_fixed_500.om`：BRDNet 图像去噪模型。
+- `enhancement/dehaze_100.om`：图像去雾模型。
 
-## 放置模型
+### 人脸检测与识别（Ascend OM）
 
-下载完成后，将需要的文件复制到上表所列的 ProjectOrange 目标路径，或在 ProjectOrange 的“系统设置 - 算法设置”中选择对应模型文件。
+- `face/om/PNet_dynamic_linux_aarch64.om`：MTCNN PNet 人脸候选区域检测模型。
+- `face/om/RNet_dynamic_linux_aarch64.om`：MTCNN RNet 人脸候选区域筛选模型。
+- `face/om/ONet_dynamic_linux_aarch64.om`：MTCNN ONet 人脸检测与关键点定位模型。
+- `face/om/Inception_facenet_vggface2_bs1.om`：基于 VGGFace2 的 Inception ResNet 人脸特征提取模型。
 
-Ascend OM 模型需要在兼容的 Linux AArch64、CANN 和 Ascend ACL 环境中运行。不同 SoC 或 CANN 版本可能需要重新转换模型。
+### 人脸检测与识别（ONNX）
 
-## 完整性校验
+- `face/onnx/PNet_truncated_fix.onnx`：MTCNN PNet ONNX 模型。
+- `face/onnx/RNet_truncated_fix.onnx`：MTCNN RNet ONNX 模型。
+- `face/onnx/ONet_truncated_fix.onnx`：MTCNN ONet ONNX 模型。
+- `face/onnx/Inception_facenet_vggface2_fix.onnx`：基于 VGGFace2 的 Inception ResNet 人脸特征提取 ONNX 模型。
 
-仓库根目录的 `SHA256SUMS` 记录了所有模型文件的 SHA-256。Linux 下可执行：
+## 参与贡献
 
-```bash
-sha256sum -c SHA256SUMS
-```
+1. **西安邮电大学杜剑波 王富平 陈俊希 田立伟 张帅斌**
+2. **人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）**
 
-PowerShell 可使用：
+## 项目支撑
 
-```powershell
-Get-FileHash -Algorithm SHA256 .\detection\yolox_tiny.onnx
-```
+本项目由人工智能与数字经济广东省实验室（深圳）开放课题资助（编号：GML-KF-24-34）。
 
+This research was financially supported by the Open Research Fund from Guangdong Laboratory of Artificial Intelligence and Digital Economy (SZ), under Grant No. GML-KF-24-34.