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 人像分割是图像分割领域非常常见的应用，PaddleSeg推出了在大规模人像数据上训练的人像分割PPSeg模型，满足在服务端、移动端、Web端多种使用场景的需求。本教程提供从训练到部署的全流程应用指南，以及视频流人像分割、背景替换的实际效果体验。最新发布超轻量级人像分割模型，支持Web端、移动端场景的实时分割。
 
-近期**百度视频会议**也上线了虚拟背景功能，支持在网页端视频会议时进行背景切换和背景虚化。其中人像换背景模型采用我们的超轻量级模型PPSeg-Lite。欢迎前去[百度首页](https://www.baidu.com/)右下角体验效果！
+近期 **百度视频会议** 上线了虚拟背景功能，支持在网页端视频会议时进行背景切换和背景虚化。其中人像换背景模型采用我们的**超轻量级模型PPSeg-Lite**。欢迎前去[百度首页](https://www.baidu.com/)右下角体验效果！
 
+<p align="center">
 <img src="https://github.com/LutaoChu/transfer_station/raw/master/conference.gif" width="70%" height="70%">
+</p>
 
+## 目录
 - [人像分割模型](#人像分割模型)
 - [安装](#安装)
 - [快速体验](#快速体验)
@@ -27,7 +30,7 @@ PPSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个人像模型，满足服
 | PPSeg-Lite | 超轻量级模型，适用于Web端或移动端实时分割场景，例如手机自拍、Web视频会议，模型结构为百度自研模型，输入大小（192， 192） | [ppseg_lite_ckpt]() | [ppseg_lite_inference]() |
 
 
-**NOTE:**
+NOTE:
 * 其中Checkpoint为模型权重，用于Fine-tuning场景。
 
 * Inference Model为预测部署模型，包含`model.pdmodel`计算图结构、`model.pdiparams`模型参数和`deploy.yaml`基础的模型配置信息。
@@ -41,6 +44,7 @@ PPSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个人像模型，满足服
 | PPSeg-Server | 512x512 | 114G | 26.8M | 37.96ms | 103Mb |
 | PPSeg-Mobile | 192x192 | 584M | 1.54M | 13.17ms | 5.9Mb |
 | PPSeg-Lite | 192x192 | 121M | 137K | 10.51ms | 543Kb |
+
 测试环境：Nvidia Tesla V100单卡。
 
 ### 半身像分割(Portrait Segmentation)
@@ -56,6 +60,7 @@ PPSeg开放了在大规模人像数据上训练的三个人像模型，满足服
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 | PPSeg-Lite | 398x224 | 266M | 137K | 23.49ms | 543Kb |
 | PPSeg-Lite | 288x162 | 138M | 137K | 15.62ms | 543Kb |
+
 测试环境: 使用Paddle.js converter优化图结构，部署于Web端，显卡型号AMD Radeon Pro 5300M 4 GB。