diff --git a/contrib/BertTextClassification/README.md b/contrib/BertTextClassification/README.md
index 877a73156f86373e20ddcfb721cf0aef28518242..52b0a3cb1a8587966a683b2a0cc33ea7a8c3ad36 100644
--- a/contrib/BertTextClassification/README.md
+++ b/contrib/BertTextClassification/README.md
@@ -1,35 +1,30 @@
 # 文本分类
 
-## 1. 介绍
+## 1 介绍
 
-文本分类插件基于 MindXSDK 开发，在晟腾芯片上进行文本分类，将分类结果保存。输入一段新闻，可以判断该新闻属于哪个类别。
+### 1.1 简介
+文本分类插件基于 MindXSDK 开发，在昇腾芯片上进行文本分类，将分类结果保存。输入一段新闻，可以判断该新闻属于哪个类别。
 该模型支持5个新闻类别：体育、健康、军事、教育、汽车。
 
-### 1.1 支持的产品
+### 1.2 支持的产品
 
-本项目以昇腾Atlas310卡为主要的硬件平台。
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-### 1.2 支持的版本
+### 1.3 支持的版本
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-支持的SDK版本为2.0.4。
-支持的CANN版本为5.0.4。
+### 1.4 三方依赖
 
-### 1.3 软件方案介绍
-
-基于MindX SDK的文本分类业务流程为：待分类文本通过预处理，将文本根据字典vocab.txt进行编码，组成numpy形式的向量，将向量通过 appsrc 插件输入，然后由模型推理插件mxpi_tensorinfer得到每种类别的得分，再通过后处理插件mxpi_classpostprocessor将模型输出的结果处理，最后得到该文本的类别。本系统的各模块及功能描述如表1.1所示：
-
-
-表1.1 系统方案各子系统功能描述：
-
-| 序号 | 子系统 | 功能描述     |
-| ---- | ------ | ------------ |
-| 1    | 文本输入    | 读取输入文本 |
-| 2    | 文本编码    | 根据字典对输入文本编码 |
-| 3    | 模型推理    | 对文本编码后的张量进行推理 |
-| 5    | 后处理      | 从模型推理结果中寻找对应的分类标签 |
-| 7    | 保存结果    | 将分类结果保存文件|
+| 软件名称 | 版本   |
+| -------- | ------ |
+| cmake    | 3.10.2   |
+| python   | 3.9.2  |
 
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.5 代码目录结构说明
 
 本工程名称为文本分类，工程目录如下图所示：  
 
@@ -38,28 +33,6 @@
 │  build.sh
 │  README.md
 │  tree.txt
-│  
-├─mxBase
-│  │  build.sh
-│  │  CMakeLists.txt
-│  │  main.cpp
-│  │  
-│  ├─BertClassification
-│  │      BertClassification.cpp
-│  │      BertClassification.h
-│  │      
-│  ├─data
-│  │      vocab.txt
-│  │      
-│  ├─model
-│  │      bert_text_classification_labels.names
-│  │      
-│  ├─out
-│  │      prediction_label.txt
-│  │      
-│  └─test
-│          Test.cpp
-│          Test.h
 │          
 └─sdk
     │  build.sh
@@ -91,63 +64,39 @@
             test.sh
             test_input.py
 ```
-### 1.5 技术实现流程图
-
-![image](sdk/flowChart.png)
 
-
-## 2 环境依赖
-
-推荐系统为ubuntu 18.04，环境依赖软件和版本如下表：
-
-| 软件名称 | 版本   |
-| -------- | ------ |
-| cmake    | 3.10.2   |
-| mxVision | 2.0.4  |
-| python   | 3.9.2  |
+## 2 设置环境变量
 
 确保环境中正确安装mxVision SDK。
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量：
 
 ```
-export MX_SDK_HOME=${SDK安装路径}/mxVision
-export LD_LIBRARY_PATH=${MX_SDK_HOME}/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib64:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
-export PYTHONPATH=${MX_SDK_HOME}/python:${PYTHONPATH}
-
-export install_path=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
-export PATH=/usr/local/python3.9.2/bin:${install_path}/atc/ccec_compiler/bin:${install_path}/atc/bin:$PATH
-export LD_LIBRARY_PATH=${install_path}/atc/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-export ASCEND_OPP_PATH=${install_path}/opp
-```
-
-- 环境变量介绍
-
-```
-MX_SDK_HOME：MindX SDK mxVision的根安装路径，用于包含MindX SDK提供的所有库和头文件。
-LD_LIBRARY_PATH：提供了MindX SDK已开发的插件和相关的库信息。
-install_path：ascend-toolkit的安装路径。
-PATH：添加python的执行路径和atc转换工具的执行路径。
-LD_LIBRARY_PATH：添加ascend-toolkit和MindX SDK提供的库目录路径。
-ASCEND_OPP_PATH：atc转换工具需要的目录。 
+# 设置环境变量
+. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh 
+. ${SDK-path}/set_env.sh 
 ```
+环境变量介绍
+ascend-toolkit-path: CANN 安装路径
+SDK-path: SDK mxVision 安装路径
 
-## 3 模型转换
+## 3 准备模型
 
 **步骤1** 请参考https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/BertTextClassification/bert_text_classification.pb  
 下载模型的pb文件，存放到开发环境普通用户下的任意目录，例如：$HOME/models/bert_text_classification。
 
 **步骤2** 执行以下命令使用atc命令进行模型转换：
+```
 
 cd $HOME/models/bert_text_classification
 
-atc --model=bert_text_classification.pb --framework=3 --input_format="ND" --output=bert_text_classification --input_shape="input_1:1,300;input_2:1,300" --out_nodes=dense_1/Softmax:0 --soc_version=Ascend310 --op_select_implmode="high_precision"
+atc --model=bert_text_classification.pb --framework=3 --input_format="ND" --output=bert_text_classification --input_shape="input_1:1,300;input_2:1,300" --out_nodes=dense_1/Softmax:0 --soc_version=Ascend310B1 --op_select_implmode="high_precision"
+```
 
 **步骤3** 执行以下命令将转换好的模型复制到项目中model文件夹中：
 
 ```
 cp ./bert_text_classification.om $HOME/sdk/model/
-cp ./bert_text_classification.om $HOME/mxBase/model/
 ```
 
 **步骤4** 执行成功后终端输出为：
@@ -159,7 +108,7 @@ ATC run success, welcome to the next use.
 
 ## 4 编译与运行
 
-**步骤1** 从https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/BertTextClassification/data.zip下载测试数据并解压，解压后的sample.txt和test.csv文件放在项目的mxBase/data和sdk/data目录下。
+**步骤1** 从https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/BertTextClassification/data.zip 下载测试数据并解压，解压后的sample.txt和test.csv文件放在项目的sdk/data目录下。
 
 **步骤2** 按照第 2 小节 环境依赖 中的步骤设置环境变量。
 
@@ -181,42 +130,19 @@ sdk/pipeline目录下BertTextClassification.pipeline文件中的第26行：
 python3 main.py
 ```
 
-命令执行成功后在out目录下生成分类结果文件 prediction_label.txt，查看结果文件验证分类结果。
-
-**步骤6** mxBase项目在mxBase目录中，执行以下代码进行编译。
-
-```
-mkdir build
-cd build
-cmake ..
-make
-```
-
-编译完成后，将可执行文件 mxBase_text_classification 移动到mxBase目录下，执行下面代码运行
-
-```
-./mxBase_text_classification ./data/sample.txt
-```
-
-执行成功后在服务器的mxBase/out目录下生成分类结果文件 prediction_label.txt，查看结果文件验证分类结果。
+**步骤6** 查看结果：命令执行成功后在out目录下生成分类结果文件 prediction_label.txt，查看结果文件验证分类结果。
 
-## 5 精度测试
+## 5 精度验证
 
 **步骤1** 已按照上一小节 编译与运行 的步骤将样例运行成功。
 
-**步骤2** 下载[数据集](https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/BertTextClassification/data.zip)后解压，将解压后的test.csv文件分别放在sdk/data目录和mxBase/data目录。
+**步骤2** 下载[数据集](https://mindx.sdk.obs.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/BertTextClassification/data.zip)后解压，将解压后的test.csv文件放在sdk/data目录。
 
-**步骤3** pipeline项目中的精度测试文件为sdk/test目录下的test.py，将test.py移到sdk目录下，执行下面代码，得到pipeline的精度测试结果。
+**步骤3** pipeline项目中的精度测试文件为sdk/test目录下的test.py，将test.py移到sdk目录下，执行下面代码，得到pipeline的精度测试结果，会在out目录下生成精度验证结果文件accuracy.txt。
 
 ```
 python3 test.py
 ```
 
-**步骤4** mxBase项目中，将mxBase目录下main.cpp中main方法的全部代码注释，替换为下面代码后执行（即main函数中仅包含以下代码），得到mxBase的精度测试结果。
-
-```
-Test::test_accuracy();
-```
-
-## 6 其他问题
+## 6 常见问题
 1.本项目的设计为限制输入样例为txt文件，其他文件如图片、音频输入则会报错。
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.cpp b/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.cpp
deleted file mode 100644
index 2e4671c6c635cf342df823e30b8675b24d0f63e6..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,290 +0,0 @@
-/*
- * Copyright(C) 2021. Huawei Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
- *
- * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- * you may not use this file except in compliance with the License.
- * You may obtain a copy of the License at
- *
- * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
- *
- * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
- * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
- * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
- * See the License for the specific language governing permissions and
- * limitations under the License.
- */
-
-#include "BertClassification.h"
-#include "MxBase/DeviceManager/DeviceManager.h"
-#include <unistd.h>
-#include <fstream>
-
-namespace {
-  const float TEXT_START_CODE = 101.0;
-  const float TEXT_END_CODE = 102.0;
-  const float TEXT_NOT_FOUND_CODE = 100.0;
-  const int FLOAT32_BYTES = 4;
-}
-
-// Initialize the dictionary of character encoding.
-APP_ERROR BertClassification::InitTokenMap(const std::string &vocabTextPath, std::map<std::string, int> &tokenMap) {
-  const std::string text;
-  std::ifstream infile;
-  // Open label file.
-  infile.open(vocabTextPath, std::ios_base::in);
-  if(!infile.is_open ()) {
-    std::cout << "Open " << vocabTextPath << " file failure!" << std::endl;
-    return APP_ERR_COMM_OPEN_FAIL;
-  }
-
-  std::string s;
-  int count = 0;
-  while (std::getline(infile, s)) {
-    tokenMap.insert(std::pair<std::string, int>(s, count));
-    count++;
-  }
-  infile.close();
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-// Load the label file.
-APP_ERROR BertClassification::LoadLabels(const std::string &labelPath, std::map<int, std::string> &labelMap) {
-  std::ifstream infile;
-  // Open label file.
-  infile.open(labelPath, std::ios_base::in);
-  std::string s;
-  // Check label file validity.
-  if (infile.fail()) {
-    LogError << "Failed to open label file: " << labelPath << ".";
-    return APP_ERR_COMM_OPEN_FAIL;
-  }
-  labelMap.clear();
-  // Construct label map.
-  int count = 0;
-  while (std::getline(infile, s)) {
-    size_t eraseIndex = s.find_last_not_of("\r\n\t");
-    if (eraseIndex != std::string::npos) {
-      s.erase(eraseIndex + 1, s.size() - eraseIndex);
-    }
-    labelMap.insert(std::pair<int, std::string>(count, s));
-    count++;
-  }
-  infile.close();
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::Init(const InitParam &initParam) {
-  deviceId_ = initParam.deviceId;
-  maxLength_ = initParam.maxLength;
-  labelNumber_ = initParam.labelNumber;
-  APP_ERROR ret = MxBase::DeviceManager::GetInstance()->InitDevices();
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Init devices failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  ret = MxBase::TensorContext::GetInstance()->SetContext(initParam.deviceId);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Set context failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  // Load TokenMap.
-  ret = InitTokenMap(initParam.vocabTextPath, tokenMap_);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Failed to load tokenMap, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  model_ = std::make_shared<MxBase::ModelInferenceProcessor>();
-  ret = model_->Init(initParam.modelPath, modelDesc_);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "ModelInferenceProcessor init failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-
-  // Load labels from file.
-  ret = LoadLabels(initParam.labelPath, labelMap_);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Failed to load labels, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::DeInit() {
-  model_->DeInit();
-  MxBase::DeviceManager::GetInstance()->DestroyDevices();
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-std::vector<std::string> split_chinese(std::string s) {
-  std::vector<std::string> words;
-  for (size_t i = 0; i < s.length();) {
-    int cplen = 1;
-    // The following if-statements are referred to https://en.wikipedia.org/wiki/UTF-8#Description.
-    if ((s[i] & 0xf8) == 0xf0)
-      cplen = 4;
-    else if ((s[i] & 0xf0) == 0xe0)
-      cplen = 3;
-    else if ((s[i] & 0xe0) == 0xc0)
-      cplen = 2;
-    if ((i + cplen) > s.length())
-      cplen = 1;
-    words.push_back(s.substr(i, cplen));
-    i += cplen;
-  }
-  return words;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::TextToTensor(const std::string &text, std::vector<MxBase::TensorBase> &inputs) {
-  MxBase::TensorBase tensor1, tensor2;
-  std::vector<uint32_t> shape = {1, maxLength_};
-  std::map<std::string, int>::iterator iter;
-  uint32_t i, value, size, end_index;
-  std::vector<std::string> words = split_chinese(text);
-
-  float* tensor1Data = new float [maxLength_];
-  // Init data.
-  for (i = 0;i < maxLength_; i++) {
-    tensor1Data[i] = 0.0;
-  }
-
-  size = words.size();
-  if (size > maxLength_) {
-    // Remove start and end characters, length is 2.
-    size = maxLength_ - 2;
-    end_index = maxLength_ - 1;
-  } else {
-    end_index = size - 1;
-  }
-
-  tensor1Data[0] = TEXT_START_CODE;
-  // Text decode.
-  for (i = 0;i < size; i++) {
-    iter = tokenMap_.find(words[i]);
-    if (iter != tokenMap_.end()) {
-      value = iter->second;
-      tensor1Data[i+1] = float(value);
-    } else {
-      tensor1Data[i+1] = TEXT_NOT_FOUND_CODE;
-    }
-  }
-  tensor1Data[end_index] = TEXT_END_CODE;
-
-  MxBase::MemoryData memoryData1((void*)tensor1Data, maxLength_ * FLOAT32_BYTES,
-                                MxBase::MemoryData::MemoryType::MEMORY_HOST_NEW, deviceId_);
-  MxBase::MemoryData deviceData1(maxLength_ * FLOAT32_BYTES,MxBase::MemoryData::MEMORY_DEVICE, deviceId_);
-  // Move data from Host to Device.
-  APP_ERROR ret = MxBase::MemoryHelper::MxbsMallocAndCopy(deviceData1, memoryData1);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Failed to MxbsMallocAndCopy";
-    return ret;
-  }
-  tensor1 = MxBase::TensorBase(deviceData1, false, shape, MxBase::TENSOR_DTYPE_FLOAT32);
-  inputs.push_back(tensor1);
-
-  // Init second tensor.
-  float* tensor2Data = new float [maxLength_];
-  for (i = 0;i < maxLength_; i++) {
-    tensor2Data[i] = 0.0;
-  }
-  MxBase::MemoryData memoryData2((void*)tensor2Data, maxLength_ * FLOAT32_BYTES,
-                                MxBase::MemoryData::MemoryType::MEMORY_HOST_NEW, deviceId_);
-  MxBase::MemoryData deviceData2(maxLength_ * FLOAT32_BYTES,MxBase::MemoryData::MEMORY_DEVICE, deviceId_);
-  ret = MxBase::MemoryHelper::MxbsMallocAndCopy(deviceData2, memoryData2);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Failed to MxbsMallocAndCopy";
-    return ret;
-  }
-  tensor2 = MxBase::TensorBase(deviceData2, false, shape, MxBase::TENSOR_DTYPE_FLOAT32);
-  inputs.push_back(tensor2);
-  // Release memory.
-  delete[] tensor1Data;
-  delete[] tensor2Data;
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::Inference(const std::vector<MxBase::TensorBase> &inputs,
-                                        std::vector<MxBase::TensorBase> &outputs) {
-  auto dtypes = model_->GetOutputDataType();
-  std::vector<uint32_t> shape = {1, labelNumber_};
-
-  MxBase::TensorBase tensor(shape, dtypes[0], MxBase::MemoryData::MemoryType::MEMORY_DEVICE,
-                            deviceId_);
-  APP_ERROR ret = MxBase::TensorBase::TensorBaseMalloc(tensor);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "TensorBaseMalloc failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  // Put tensor into outputs.
-  outputs.push_back(tensor);
-
-  MxBase::DynamicInfo dynamicInfo = {};
-  // Set type STATIC_BATCH
-  dynamicInfo.dynamicType = MxBase::DynamicType::STATIC_BATCH;
-  ret = model_->ModelInference(inputs, outputs, dynamicInfo);
-
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "ModelInference failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::PostProcess(const std::vector<MxBase::TensorBase> &outputs, std::string &label) {
-  uint32_t i;
-  uint32_t maxIndex = 0;
-  float maxValue = 0;
-  MxBase::TensorBase outTensor = outputs[0];
-  outTensor.ToHost();
-  // Inference result is tensor(1*5).
-  float* inferResult = (float *)outTensor.GetBuffer();
-  // Find the category with the highest probability.
-  for (i = 0;i < labelNumber_;i++) {
-    if (inferResult[i] > maxValue) {
-      maxValue = inferResult[i];
-      maxIndex = i;
-    }
-  }
-  // Get label.
-  label = labelMap_.at(maxIndex);
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::WriteResult(std::string &label) {
-  std::ofstream ofs;
-  ofs.open("out/prediction_label.txt", std::ios::out);
-  ofs << label;
-  ofs.close();
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR BertClassification::Process(const std::string &text, std::string &label) {
-  std::vector<MxBase::TensorBase> inputs = {};
-  std::vector<MxBase::TensorBase> outputs = {};
-  // Convert text to tensor.
-  APP_ERROR ret = TextToTensor(text, inputs);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "ReadText failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-
-  ret = Inference(inputs, outputs);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Inference failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-
-  // Get classification results.
-  ret = PostProcess(outputs, label);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "PostProcess failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-
-  // Write results to file.
-  ret = WriteResult(label);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "Save result failed, ret=" << ret << ".";
-    return ret;
-  }
-  return APP_ERR_OK;
-}
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.h b/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.h
deleted file mode 100644
index e1fa8df71e7964bf9ead8d3c9ca4deaeda8ee83e..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/BertClassification/BertClassification.h
+++ /dev/null
@@ -1,40 +0,0 @@
-#ifndef MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_BERTCLASSIFICATION_H
-#define MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_BERTCLASSIFICATION_H
-
-#include "MxBase/ModelInfer/ModelInferenceProcessor.h"
-#include "MxBase/Tensor/TensorContext/TensorContext.h"
-
-struct InitParam {
-    uint32_t deviceId;
-    std::string labelPath;
-    std::string modelPath;
-    std::string vocabTextPath;
-    uint32_t maxLength;
-    uint32_t labelNumber;
-};
-
-class BertClassification {
-public:
-    APP_ERROR InitTokenMap(const std::string &vocabTextPath, std::map<std::string, int> &tokenMap);
-    APP_ERROR LoadLabels(const std::string &labelPath, std::map<int, std::string> &labelMap);
-    APP_ERROR Init(const InitParam &initParam);
-    APP_ERROR DeInit();
-    APP_ERROR Inference(const std::vector<MxBase::TensorBase> &inputs, std::vector<MxBase::TensorBase> &outputs);
-    APP_ERROR PostProcess(const std::vector<MxBase::TensorBase> &outputs, std::string &label);
-    APP_ERROR Process(const std::string &textPath, std::string &label);
-    APP_ERROR TextToTensor(const std::string &text, std::vector<MxBase::TensorBase> &inputs);
-    APP_ERROR WriteResult(std::string &label);
-private:
-    std::shared_ptr<MxBase::ModelInferenceProcessor> model_;
-    MxBase::ModelDesc modelDesc_ = {};
-    std::map<int, std::string> labelMap_ = {};
-    std::map<std::string, int> tokenMap_ = {};
-    uint32_t deviceId_ = 0;
-    // Maximum length of input sentence.
-    uint32_t maxLength_ = 300;
-    // Number of tags for inference results.
-    uint32_t labelNumber_ = 5;
-};
-
-
-#endif // MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_BERTCLASSIFICATION_H
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/CMakeLists.txt b/contrib/BertTextClassification/mxBase/CMakeLists.txt
deleted file mode 100644
index 327619a1f2dfdfd4a937328a771c03ddde8e395b..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/CMakeLists.txt
+++ /dev/null
@@ -1,34 +0,0 @@
-cmake_minimum_required(VERSION 3.10)
-project(mxBase_text_classification)
-
-set(CMAKE_CXX_STANDARD 14)
-include_directories(./BertClassification)
-file(GLOB_RECURSE BertClassification ${PROJECT_SOURCE_DIR}/BertClassification/*cpp)
-include_directories(./test)
-file(GLOB_RECURSE Test ${PROJECT_SOURCE_DIR}/test/*cpp)
-set(TARGET mxBase_text_classification)
-add_compile_options(-std=c++11 -fPIE -fstack-protector-all -fPIC -Wl,-z,relro,-z,now,-z,noexecstack -s -pie -Wall)
-add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -Dgoogle=mindxsdk_private)
-
-set(MX_SDK_HOME ${SDK目录})
-include_directories(
-        ${MX_SDK_HOME}/include
-        ${MX_SDK_HOME}/opensource/include
-        ${MX_SDK_HOME}/opensource/include/opencv4
-)
-
-link_directories(
-        ${MX_SDK_HOME}/lib
-        ${MX_SDK_HOME}/opensource/lib
-        ${MX_SDK_HOME}/lib/modelpostprocessors
-        /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64
-        /usr/local/Ascend/driver/lib64/
-)
-
-add_executable(mxBase_text_classification main.cpp ${BertClassification} ${Test})
-
-target_link_libraries(mxBase_text_classification
-        glog
-        mxbase
-        opencv_world
-        )
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/build.sh b/contrib/BertTextClassification/mxBase/build.sh
deleted file mode 100644
index 1fc7c0e4e881adec6c3bbafd5663354c8ba12059..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/build.sh
+++ /dev/null
@@ -1,54 +0,0 @@
-#!/bin/bash
-
-# Copyright(C) 2021. Huawei Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
-#
-# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
-# you may not use this file except in compliance with the License.
-# You may obtain a copy of the License at
-#
-# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
-#
-# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
-# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
-# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
-# See the License for the specific language governing permissions and
-# limitations under the License.
-
-path_cur="$(dirname "$0")"
-
-function check_env()
-{
-    # set ASCEND_VERSION to ascend-toolkit/latest when it was not specified by user
-    if [ ! "${ASCEND_VERSION}" ]; then
-        export ASCEND_VERSION=ascend-toolkit/latest
-        echo "Set ASCEND_VERSION to the default value: ${ASCEND_VERSION}"
-    else
-        echo "ASCEND_VERSION is set to ${ASCEND_VERSION} by user"
-    fi
-
-    if [ ! "${ARCH_PATTERN}" ]; then
-        # set ARCH_PATTERN to ./ when it was not specified by user
-        export ARCH_PATTERN=./
-        echo "ARCH_PATTERN is set to the default value: ${ARCH_PATTERN}"
-    else
-        echo "ARCH_PATTERN is set to ${ARCH_PATTERN} by user"
-    fi
-}
-
-function build_bert_text_classification()
-{
-    cd "$path_cur" || exit
-    rm -rf build
-    mkdir -p build
-    cd build || exit
-    cmake ..
-    make
-    ret=$?
-    if [ ${ret} -ne 0 ]; then
-        echo "Failed to build mxBase_text_classification."
-        exit ${ret}
-    fi
-}
-
-check_env
-build_bert_text_classification
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/data/vocab.txt b/contrib/BertTextClassification/mxBase/data/vocab.txt
deleted file mode 100644
index ca4f9781030019ab9b253c6dcb8c7878b6dc87a5..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/data/vocab.txt
+++ /dev/null
@@ -1,21128 +0,0 @@
-[PAD]
-[unused1]
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-ŋ
-ɔ
-ə
-ɡ
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-ˊ
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-ˍ
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-γ
-δ
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-θ
-ι
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-λ
-μ
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-υ
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-ψ
-ω
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-б
-в
-г
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-е
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-к
-л
-м
-н
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-п
-р
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-у
-ф
-х
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-ч
-ш
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-ب
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-ت
-د
-ر
-س
-ع
-ل
-م
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-ه
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-۩
-ก
-ง
-น
-ม
-ย
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-เ
-๑
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-ᄀ
-ᄁ
-ᄂ
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-ᄅ
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-ᄇ
-ᄈ
-ᄉ
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-ᄌ
-ᄎ
-ᄏ
-ᄐ
-ᄑ
-ᄒ
-ᅡ
-ᅢ
-ᅣ
-ᅥ
-ᅦ
-ᅧ
-ᅨ
-ᅩ
-ᅪ
-ᅬ
-ᅭ
-ᅮ
-ᅯ
-ᅲ
-ᅳ
-ᅴ
-ᅵ
-ᆨ
-ᆫ
-ᆯ
-ᆷ
-ᆸ
-ᆺ
-ᆻ
-ᆼ
-ᗜ
-ᵃ
-ᵉ
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-ᵏ
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-ᵒ
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-〞
-ぁ
-あ
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-え
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-か
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-く
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-こ
-さ
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-す
-せ
-そ
-た
-ち
-っ
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-は
-ひ
-ふ
-へ
-ほ
-ま
-み
-む
-め
-も
-ゃ
-や
-ゅ
-ゆ
-ょ
-よ
-ら
-り
-る
-れ
-ろ
-わ
-を
-ん
-゜
-ゝ
-ァ
-ア
-ィ
-イ
-ゥ
-ウ
-ェ
-エ
-ォ
-オ
-カ
-キ
-ク
-ケ
-コ
-サ
-シ
-ス
-セ
-ソ
-タ
-チ
-ッ
-ツ
-テ
-ト
-ナ
-ニ
-ヌ
-ネ
-ノ
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-ホ
-マ
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-ム
-メ
-モ
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-ュ
-ユ
-ョ
-ヨ
-ラ
-リ
-ル
-レ
-ロ
-ワ
-ヲ
-ン
-ヶ
-・
-ー
-ヽ
-ㄅ
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-ㄇ
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-ㄌ
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-ㄎ
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-ㄒ
-ㄚ
-ㄛ
-ㄞ
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-ㄥ
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-一
-丁
-七
-万
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-三
-上
-下
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-与
-丐
-丑
-专
-且
-丕
-世
-丘
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-业
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-东
-丝
-丞
-丟
-両
-丢
-两
-严
-並
-丧
-丨
-个
-丫
-中
-丰
-串
-临
-丶
-丸
-丹
-为
-主
-丼
-丽
-举
-丿
-乂
-乃
-久
-么
-义
-之
-乌
-乍
-乎
-乏
-乐
-乒
-乓
-乔
-乖
-乗
-乘
-乙
-乜
-九
-乞
-也
-习
-乡
-书
-乩
-买
-乱
-乳
-乾
-亀
-亂
-了
-予
-争
-事
-二
-于
-亏
-云
-互
-五
-井
-亘
-亙
-亚
-些
-亜
-亞
-亟
-亡
-亢
-交
-亥
-亦
-产
-亨
-亩
-享
-京
-亭
-亮
-亲
-亳
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-人
-亿
-什
-仁
-仃
-仄
-仅
-仆
-仇
-今
-介
-仍
-从
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-仑
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-仕
-他
-仗
-付
-仙
-仝
-仞
-仟
-代
-令
-以
-仨
-仪
-们
-仮
-仰
-仲
-件
-价
-任
-份
-仿
-企
-伉
-伊
-伍
-伎
-伏
-伐
-休
-伕
-众
-优
-伙
-会
-伝
-伞
-伟
-传
-伢
-伤
-伦
-伪
-伫
-伯
-估
-伴
-伶
-伸
-伺
-似
-伽
-佃
-但
-佇
-佈
-位
-低
-住
-佐
-佑
-体
-佔
-何
-佗
-佘
-余
-佚
-佛
-作
-佝
-佞
-佟
-你
-佢
-佣
-佤
-佥
-佩
-佬
-佯
-佰
-佳
-併
-佶
-佻
-佼
-使
-侃
-侄
-來
-侈
-例
-侍
-侏
-侑
-侖
-侗
-供
-依
-侠
-価
-侣
-侥
-侦
-侧
-侨
-侬
-侮
-侯
-侵
-侶
-侷
-便
-係
-促
-俄
-俊
-俎
-俏
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-俑
-俗
-俘
-俚
-保
-俞
-俟
-俠
-信
-俨
-俩
-俪
-俬
-俭
-修
-俯
-俱
-俳
-俸
-俺
-俾
-倆
-倉
-個
-倌
-倍
-倏
-們
-倒
-倔
-倖
-倘
-候
-倚
-倜
-借
-倡
-値
-倦
-倩
-倪
-倫
-倬
-倭
-倶
-债
-值
-倾
-偃
-假
-偈
-偉
-偌
-偎
-偏
-偕
-做
-停
-健
-側
-偵
-偶
-偷
-偻
-偽
-偿
-傀
-傅
-傍
-傑
-傘
-備
-傚
-傢
-傣
-傥
-储
-傩
-催
-傭
-傲
-傳
-債
-傷
-傻
-傾
-僅
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-像
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-僖
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-僵
-價
-僻
-儀
-儂
-億
-儆
-儉
-儋
-儒
-儕
-儘
-償
-儡
-優
-儲
-儷
-儼
-儿
-兀
-允
-元
-兄
-充
-兆
-兇
-先
-光
-克
-兌
-免
-児
-兑
-兒
-兔
-兖
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-兜
-兢
-入
-內
-全
-兩
-八
-公
-六
-兮
-兰
-共
-兲
-关
-兴
-兵
-其
-具
-典
-兹
-养
-兼
-兽
-冀
-内
-円
-冇
-冈
-冉
-冊
-册
-再
-冏
-冒
-冕
-冗
-写
-军
-农
-冠
-冢
-冤
-冥
-冨
-冪
-冬
-冯
-冰
-冲
-决
-况
-冶
-冷
-冻
-冼
-冽
-冾
-净
-凄
-准
-凇
-凈
-凉
-凋
-凌
-凍
-减
-凑
-凛
-凜
-凝
-几
-凡
-凤
-処
-凪
-凭
-凯
-凰
-凱
-凳
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-凹
-出
-击
-函
-凿
-刀
-刁
-刃
-分
-切
-刈
-刊
-刍
-刎
-刑
-划
-列
-刘
-则
-刚
-创
-初
-删
-判
-別
-刨
-利
-刪
-别
-刮
-到
-制
-刷
-券
-刹
-刺
-刻
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-剂
-剃
-則
-剉
-削
-剋
-剌
-前
-剎
-剐
-剑
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-剖
-剛
-剜
-剝
-剣
-剤
-剥
-剧
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-剪
-副
-割
-創
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-剽
-剿
-劃
-劇
-劈
-劉
-劊
-劍
-劏
-劑
-力
-劝
-办
-功
-加
-务
-劣
-动
-助
-努
-劫
-劭
-励
-劲
-劳
-労
-劵
-効
-劾
-势
-勁
-勃
-勇
-勉
-勋
-勐
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-動
-勖
-勘
-務
-勛
-勝
-勞
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-勢
-勤
-勧
-勳
-勵
-勸
-勺
-勻
-勾
-勿
-匀
-包
-匆
-匈
-匍
-匐
-匕
-化
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-匙
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-匠
-匡
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-匮
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-区
-医
-匾
-匿
-區
-十
-千
-卅
-升
-午
-卉
-半
-卍
-华
-协
-卑
-卒
-卓
-協
-单
-卖
-南
-単
-博
-卜
-卞
-卟
-占
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-卢
-卤
-卦
-卧
-卫
-卮
-卯
-印
-危
-即
-却
-卵
-卷
-卸
-卻
-卿
-厂
-厄
-厅
-历
-厉
-压
-厌
-厕
-厘
-厚
-厝
-原
-厢
-厥
-厦
-厨
-厩
-厭
-厮
-厲
-厳
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-县
-叁
-参
-參
-又
-叉
-及
-友
-双
-反
-収
-发
-叔
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-受
-变
-叙
-叛
-叟
-叠
-叡
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-口
-古
-句
-另
-叨
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-叱
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-叵
-叶
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-叹
-叻
-叼
-叽
-吁
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-各
-吆
-合
-吉
-吊
-吋
-同
-名
-后
-吏
-吐
-向
-吒
-吓
-吕
-吖
-吗
-君
-吝
-吞
-吟
-吠
-吡
-否
-吧
-吨
-吩
-含
-听
-吭
-吮
-启
-吱
-吳
-吴
-吵
-吶
-吸
-吹
-吻
-吼
-吽
-吾
-呀
-呂
-呃
-呆
-呈
-告
-呋
-呎
-呐
-呓
-呕
-呗
-员
-呛
-呜
-呢
-呤
-呦
-周
-呱
-呲
-味
-呵
-呷
-呸
-呻
-呼
-命
-咀
-咁
-咂
-咄
-咆
-咋
-和
-咎
-咏
-咐
-咒
-咔
-咕
-咖
-咗
-咘
-咙
-咚
-咛
-咣
-咤
-咦
-咧
-咨
-咩
-咪
-咫
-咬
-咭
-咯
-咱
-咲
-咳
-咸
-咻
-咽
-咿
-哀
-品
-哂
-哄
-哆
-哇
-哈
-哉
-哋
-哌
-响
-哎
-哏
-哐
-哑
-哒
-哔
-哗
-哟
-員
-哥
-哦
-哧
-哨
-哩
-哪
-哭
-哮
-哲
-哺
-哼
-哽
-唁
-唄
-唆
-唇
-唉
-唏
-唐
-唑
-唔
-唠
-唤
-唧
-唬
-售
-唯
-唰
-唱
-唳
-唷
-唸
-唾
-啃
-啄
-商
-啉
-啊
-問
-啓
-啕
-啖
-啜
-啞
-啟
-啡
-啤
-啥
-啦
-啧
-啪
-啫
-啬
-啮
-啰
-啱
-啲
-啵
-啶
-啷
-啸
-啻
-啼
-啾
-喀
-喂
-喃
-善
-喆
-喇
-喉
-喊
-喋
-喎
-喏
-喔
-喘
-喙
-喚
-喜
-喝
-喟
-喧
-喪
-喫
-喬
-單
-喰
-喱
-喲
-喳
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-営
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-喺
-喻
-喽
-嗅
-嗆
-嗇
-嗎
-嗑
-嗒
-嗓
-嗔
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-嗚
-嗜
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-嗟
-嗡
-嗣
-嗤
-嗦
-嗨
-嗪
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-嗯
-嗰
-嗲
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-嘅
-嘆
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-嘞
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-嘰
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-器
-噩
-噪
-噬
-噱
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-噶
-噸
-噹
-噻
-噼
-嚀
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-嚎
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-団
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-囲
-図
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-固
-国
-图
-囿
-圃
-圄
-圆
-圈
-國
-圍
-圏
-園
-圓
-圖
-團
-圜
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-坦
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-坯
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-坵
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-墮
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-墻
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-壊
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-壬
-壮
-壯
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-壽
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-央
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-失
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-夸
-夹
-夺
-夾
-奂
-奄
-奇
-奈
-奉
-奋
-奎
-奏
-奐
-契
-奔
-奕
-奖
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-奘
-奚
-奠
-奢
-奥
-奧
-奪
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-奮
-女
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-孕
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-孙
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-孜
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-孟
-孢
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-孤
-学
-孩
-孪
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-孱
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-孿
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-实
-実
-宠
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-宥
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-寸
-对
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-导
-対
-寿
-封
-専
-射
-将
-將
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-尊
-尋
-對
-導
-小
-少
-尔
-尕
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-尧
-尬
-就
-尴
-尷
-尸
-尹
-尺
-尻
-尼
-尽
-尾
-尿
-局
-屁
-层
-屄
-居
-屆
-屈
-屉
-届
-屋
-屌
-屍
-屎
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-屐
-屑
-展
-屜
-属
-屠
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-屢
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-屬
-屯
-山
-屹
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-岀
-岁
-岂
-岌
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-巡
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-币
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-布
-帅
-帆
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-帐
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-帖
-帘
-帚
-帛
-帜
-帝
-帥
-带
-帧
-師
-席
-帮
-帯
-帰
-帳
-帶
-帷
-常
-帼
-帽
-幀
-幂
-幄
-幅
-幌
-幔
-幕
-幟
-幡
-幢
-幣
-幫
-干
-平
-年
-并
-幸
-幹
-幺
-幻
-幼
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-幾
-广
-庁
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-庆
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-序
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-应
-底
-庖
-店
-庙
-庚
-府
-庞
-废
-庠
-度
-座
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-廝
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-弄
-弈
-弊
-弋
-式
-弑
-弒
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-引
-弗
-弘
-弛
-弟
-张
-弥
-弦
-弧
-弩
-弭
-弯
-弱
-張
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-弹
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-彅
-彆
-彈
-彌
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-归
-当
-录
-彗
-彙
-彝
-形
-彤
-彥
-彦
-彧
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-彬
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-彷
-役
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-彿
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-征
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-徉
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-忐
-忑
-忒
-忖
-志
-忘
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-恆
-恋
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-恐
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-恕
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-恣
-恤
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-恨
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-恬
-恭
-息
-恰
-恳
-恵
-恶
-恸
-恺
-恻
-恼
-恿
-悄
-悅
-悉
-悌
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-悔
-悖
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-悠
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-悦
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-悩
-悪
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-悯
-悱
-悲
-悴
-悵
-悶
-悸
-悻
-悼
-悽
-情
-惆
-惇
-惊
-惋
-惑
-惕
-惘
-惚
-惜
-惟
-惠
-惡
-惦
-惧
-惨
-惩
-惫
-惬
-惭
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-愕
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-愛
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-愣
-愤
-愧
-愫
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-慄
-慈
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-憑
-憔
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-憤
-憧
-憨
-憩
-憫
-憬
-憲
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-憾
-懂
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-懈
-應
-懊
-懋
-懑
-懒
-懦
-懲
-懵
-懶
-懷
-懸
-懺
-懼
-懾
-懿
-戀
-戈
-戊
-戌
-戍
-戎
-戏
-成
-我
-戒
-戕
-或
-战
-戚
-戛
-戟
-戡
-戦
-截
-戬
-戮
-戰
-戲
-戳
-戴
-戶
-户
-戸
-戻
-戾
-房
-所
-扁
-扇
-扈
-扉
-手
-才
-扎
-扑
-扒
-打
-扔
-払
-托
-扛
-扣
-扦
-执
-扩
-扪
-扫
-扬
-扭
-扮
-扯
-扰
-扱
-扳
-扶
-批
-扼
-找
-承
-技
-抄
-抉
-把
-抑
-抒
-抓
-投
-抖
-抗
-折
-抚
-抛
-抜
-択
-抟
-抠
-抡
-抢
-护
-报
-抨
-披
-抬
-抱
-抵
-抹
-押
-抽
-抿
-拂
-拄
-担
-拆
-拇
-拈
-拉
-拋
-拌
-拍
-拎
-拐
-拒
-拓
-拔
-拖
-拗
-拘
-拙
-拚
-招
-拜
-拟
-拡
-拢
-拣
-拥
-拦
-拧
-拨
-择
-括
-拭
-拮
-拯
-拱
-拳
-拴
-拷
-拼
-拽
-拾
-拿
-持
-挂
-指
-挈
-按
-挎
-挑
-挖
-挙
-挚
-挛
-挝
-挞
-挟
-挠
-挡
-挣
-挤
-挥
-挨
-挪
-挫
-振
-挲
-挹
-挺
-挽
-挾
-捂
-捅
-捆
-捉
-捋
-捌
-捍
-捎
-捏
-捐
-捕
-捞
-损
-捡
-换
-捣
-捧
-捨
-捩
-据
-捱
-捲
-捶
-捷
-捺
-捻
-掀
-掂
-掃
-掇
-授
-掉
-掌
-掏
-掐
-排
-掖
-掘
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-探
-掣
-接
-控
-推
-掩
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-掬
-掰
-掲
-掳
-掴
-掷
-掸
-掺
-揀
-揃
-揄
-揆
-揉
-揍
-描
-提
-插
-揖
-揚
-換
-握
-揣
-揩
-揪
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-揶
-揸
-揹
-揽
-搀
-搁
-搂
-搅
-損
-搏
-搐
-搓
-搔
-搖
-搗
-搜
-搞
-搡
-搪
-搬
-搭
-搵
-搶
-携
-搽
-摀
-摁
-摄
-摆
-摇
-摈
-摊
-摒
-摔
-摘
-摞
-摟
-摧
-摩
-摯
-摳
-摸
-摹
-摺
-摻
-撂
-撃
-撅
-撇
-撈
-撐
-撑
-撒
-撓
-撕
-撚
-撞
-撤
-撥
-撩
-撫
-撬
-播
-撮
-撰
-撲
-撵
-撷
-撸
-撻
-撼
-撿
-擀
-擁
-擂
-擄
-擅
-擇
-擊
-擋
-操
-擎
-擒
-擔
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-據
-擞
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-擬
-擰
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-擲
-擴
-擷
-擺
-擼
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-攀
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-攒
-攔
-攘
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-攜
-攝
-攞
-攢
-攣
-攤
-攥
-攪
-攫
-攬
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-收
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-改
-攻
-放
-政
-故
-效
-敌
-敍
-敎
-敏
-救
-敕
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-敗
-敘
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-敛
-敝
-敞
-敢
-散
-敦
-敬
-数
-敲
-整
-敵
-敷
-數
-斂
-斃
-文
-斋
-斌
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-斓
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-斛
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-斡
-斤
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-斩
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-旋
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-旖
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-映
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-昧
-昨
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-昱
-昴
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-暂
-暄
-暇
-暈
-暉
-暌
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-暖
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-暮
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-曇
-曉
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-曝
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-曰
-曲
-曳
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-月
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-柑
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-桜
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-检
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-棒
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-棟
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-棺
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-植
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-楞
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-極
-楷
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-楹
-楼
-楽
-概
-榄
-榆
-榈
-榉
-榔
-榕
-榖
-榛
-榜
-榨
-榫
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-榮
-榱
-榴
-榷
-榻
-槁
-槃
-構
-槌
-槍
-槎
-槐
-槓
-様
-槛
-槟
-槤
-槭
-槲
-槳
-槻
-槽
-槿
-樁
-樂
-樊
-樑
-樓
-標
-樞
-樟
-模
-樣
-権
-横
-樫
-樯
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-稿
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-穂
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-穌
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-窒
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-紡
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-纺
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-线
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-绅
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-绒
-结
-绔
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-脸
-脹
-脾
-腆
-腈
-腊
-腋
-腌
-腎
-腐
-腑
-腓
-腔
-腕
-腥
-腦
-腩
-腫
-腭
-腮
-腰
-腱
-腳
-腴
-腸
-腹
-腺
-腻
-腼
-腾
-腿
-膀
-膈
-膊
-膏
-膑
-膘
-膚
-膛
-膜
-膝
-膠
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-膨
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-褚
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-襬
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-誌
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-誕
-誘
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-誠
-誡
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-誥
-誦
-誨
-說
-説
-読
-誰
-課
-誹
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-調
-諄
-談
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-諒
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-譴
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-譽
-讀
-變
-讓
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-讞
-计
-订
-认
-讥
-讧
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-让
-讪
-讫
-训
-议
-讯
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-讲
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-讴
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-诧
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-诬
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-较
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-辇
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-辍
-辐
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-辕
-辖
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-辨
-辩
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-迢
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-迪
-迫
-迭
-述
-迴
-迷
-迸
-迹
-迺
-追
-退
-送
-适
-逃
-逅
-逆
-选
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-逐
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-通
-逛
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-逞
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-遂
-遅
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-運
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-過
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-邇
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-郢
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-酣
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-釀
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-釋
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-镌
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-隱
-隴
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-雌
-雍
-雎
-雏
-雑
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-雕
-雖
-雙
-雛
-雜
-雞
-離
-難
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-雪
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-靜
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-靡
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-靼
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-鞍
-鞏
-鞑
-鞘
-鞠
-鞣
-鞦
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-韆
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-韓
-韜
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-韩
-韬
-韭
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-韶
-韻
-響
-頁
-頂
-頃
-項
-順
-須
-頌
-預
-頑
-頒
-頓
-頗
-領
-頜
-頡
-頤
-頫
-頭
-頰
-頷
-頸
-頹
-頻
-頼
-顆
-題
-額
-顎
-顏
-顔
-願
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-顧
-顫
-顯
-顱
-顴
-页
-顶
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-项
-顺
-须
-顼
-顽
-顾
-顿
-颁
-颂
-预
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-颇
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-颍
-颐
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-飩
-飪
-飯
-飲
-飼
-飽
-飾
-餃
-餅
-餉
-養
-餌
-餐
-餒
-餓
-餘
-餚
-餛
-餞
-餡
-館
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-餵
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-饅
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-饋
-饌
-饍
-饑
-饒
-饕
-饗
-饞
-饥
-饨
-饪
-饬
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-饯
-饰
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-##挙
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-##畏
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-##畜
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-##畫
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-##袖
-##袜
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-##袭
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-##裁
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-##裕
-##裘
-##裙
-##補
-##裝
-##裟
-##裡
-##裤
-##裨
-##裱
-##裳
-##裴
-##裸
-##裹
-##製
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-##鱔
-##鱗
-##鱷
-##鱸
-##鱼
-##鱿
-##鲁
-##鲈
-##鲍
-##鲑
-##鲛
-##鲜
-##鲟
-##鲢
-##鲤
-##鲨
-##鲫
-##鲱
-##鲲
-##鲶
-##鲷
-##鲸
-##鳃
-##鳄
-##鳅
-##鳌
-##鳍
-##鳕
-##鳖
-##鳗
-##鳝
-##鳞
-##鳥
-##鳩
-##鳳
-##鳴
-##鳶
-##鴉
-##鴕
-##鴛
-##鴦
-##鴨
-##鴻
-##鴿
-##鵑
-##鵜
-##鵝
-##鵡
-##鵬
-##鵰
-##鵲
-##鶘
-##鶩
-##鶯
-##鶴
-##鷗
-##鷲
-##鷹
-##鷺
-##鸚
-##鸞
-##鸟
-##鸠
-##鸡
-##鸢
-##鸣
-##鸥
-##鸦
-##鸨
-##鸪
-##鸭
-##鸯
-##鸳
-##鸵
-##鸽
-##鸾
-##鸿
-##鹂
-##鹃
-##鹄
-##鹅
-##鹈
-##鹉
-##鹊
-##鹌
-##鹏
-##鹑
-##鹕
-##鹘
-##鹜
-##鹞
-##鹤
-##鹦
-##鹧
-##鹫
-##鹭
-##鹰
-##鹳
-##鹵
-##鹹
-##鹼
-##鹽
-##鹿
-##麂
-##麋
-##麒
-##麓
-##麗
-##麝
-##麟
-##麥
-##麦
-##麩
-##麴
-##麵
-##麸
-##麺
-##麻
-##麼
-##麽
-##麾
-##黃
-##黄
-##黍
-##黎
-##黏
-##黑
-##黒
-##黔
-##默
-##黛
-##黜
-##黝
-##點
-##黠
-##黨
-##黯
-##黴
-##鼋
-##鼎
-##鼐
-##鼓
-##鼠
-##鼬
-##鼹
-##鼻
-##鼾
-##齁
-##齊
-##齋
-##齐
-##齒
-##齡
-##齢
-##齣
-##齦
-##齿
-##龄
-##龅
-##龈
-##龊
-##龋
-##龌
-##龍
-##龐
-##龔
-##龕
-##龙
-##龚
-##龛
-##龜
-##龟
-##︰
-##︱
-##︶
-##︿
-##﹁
-##﹂
-##﹍
-##﹏
-##﹐
-##﹑
-##﹒
-##﹔
-##﹕
-##﹖
-##﹗
-##﹙
-##﹚
-##﹝
-##﹞
-##﹡
-##﹣
-##！
-##＂
-##＃
-##＄
-##％
-##＆
-##＇
-##（
-##）
-##＊
-##，
-##－
-##．
-##／
-##：
-##；
-##＜
-##？
-##＠
-##［
-##＼
-##］
-##＾
-##＿
-##｀
-##ｆ
-##ｈ
-##ｊ
-##ｕ
-##ｗ
-##ｚ
-##｛
-##｝
-##｡
-##｢
-##｣
-##､
-##･
-##ｯ
-##ｰ
-##ｲ
-##ｸ
-##ｼ
-##ｽ
-##ﾄ
-##ﾉ
-##ﾌ
-##ﾗ
-##ﾙ
-##ﾝ
-##ﾞ
-##ﾟ
-##￣
-##￥
-##👍
-##🔥
-##😂
-##😎
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/main.cpp b/contrib/BertTextClassification/mxBase/main.cpp
deleted file mode 100644
index c37b87b5e7fad7cb4a6c4d197fedde4033594de3..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/main.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,94 +0,0 @@
-/*
- * Copyright(C) 2021. Huawei Technologies Co.,Ltd. All rights reserved.
- *
- * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
- * you may not use this file except in compliance with the License.
- * You may obtain a copy of the License at
- *
- * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
- *
- * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
- * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
- * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
- * See the License for the specific language governing permissions and
- * limitations under the License.
- */
-
-#include <iostream>
-#include <fstream>
-#include "BertClassification.h"
-#include "test/Test.h"
-
-namespace {
-    const uint32_t MAX_LENGTH = 300;
-    const uint32_t LABEL_NUMBER = 5;
-    const uint32_t SAMPLE_NUMBER = 99;
-    const std::string LABEL_LIST[LABEL_NUMBER] = {"体育", "健康", "军事", "教育", "汽车"};
-}
-
-void InitBertParam(InitParam &initParam) {
-  initParam.deviceId = 0;
-  initParam.labelPath = "./model/bert_text_classification_labels.names";
-  initParam.modelPath = "./model/bert_text_classification.om";
-  initParam.vocabTextPath = "data/vocab.txt";
-  initParam.maxLength = MAX_LENGTH;
-  initParam.labelNumber = LABEL_NUMBER;
-}
-
-int main(int argc, char* argv[]) {
-  if (argc <= 1) {
-    LogWarn << "Please input text path, such as './mxBase_text_classification ./data/sample.txt'.";
-    return APP_ERR_OK;
-  }
-
-  InitParam initParam;
-  InitBertParam(initParam);
-  auto bert = std::make_shared<BertClassification>();
-  // Initialize the configuration information required for model inference.
-  APP_ERROR ret = bert->Init(initParam);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "BertClassification init failed, ret=" << ret << ".";
-    bert->DeInit();
-    return ret;
-  }
-
-  std::string textPath = argv[1];
-  std::string aa = textPath.substr(textPath.find_last_of("."));
-  if (textPath.substr(textPath.find_last_of(".")) != ".txt") {
-    LogError << "please input the txt file!";
-    bert->DeInit();
-    return APP_ERR_COMM_FAILURE;
-  }
-  std::string text;
-  std::ifstream infile;
-  // Open text file.
-  infile.open(textPath, std::ios_base::in);
-  // Check text file validity.
-  if (infile.fail()) {
-    LogError << "Failed to open textPath file: " << textPath << ".";
-    bert->DeInit();
-    return APP_ERR_COMM_OPEN_FAIL;
-  }
-
-  while (std::getline(infile, text)) {
-    std::string label;
-    // Inference begin.
-    ret = bert->Process(text, label);
-    std::cout << "origin text:" << text <<std::endl;
-    std::cout << "label:" << label <<std::endl;
-    if (ret != APP_ERR_OK) {
-      LogError << "BertClassification process failed, ret=" << ret << ".";
-      bert->DeInit();
-      return ret;
-    }
-  }
-
-  if (text == "") {
-    LogError << "The sample.txt text is null, please input right text!";
-    bert->DeInit();
-    return APP_ERR_COMM_FAILURE;
-  }
-  // Destroy.
-  bert->DeInit();
-  return APP_ERR_OK;
-}
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/model/bert_text_classification_labels.names b/contrib/BertTextClassification/mxBase/model/bert_text_classification_labels.names
deleted file mode 100644
index 9dd5a8216101def2f3346fc9871e23db954d156a..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/model/bert_text_classification_labels.names
+++ /dev/null
@@ -1,5 +0,0 @@
-体育
-健康
-军事
-教育
-汽车
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/out/prediction_label.txt b/contrib/BertTextClassification/mxBase/out/prediction_label.txt
deleted file mode 100644
index e69de29bb2d1d6434b8b29ae775ad8c2e48c5391..0000000000000000000000000000000000000000
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.cpp b/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.cpp
deleted file mode 100644
index e52f79342abc3349e6a446dafa13f0a8102063d7..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.cpp
+++ /dev/null
@@ -1,151 +0,0 @@
-//
-// Created by 13352 on 2021/10/19.
-//
-
-#include "Test.h"
-#include <iostream>
-#include <fstream>
-
-namespace {
-    const uint32_t MAX_LENGTH = 300;
-    const uint32_t LABEL_NUMBER = 5;
-    const uint32_t SAMPLE_NUMBER = 99;
-    const std::string LABEL_LIST[LABEL_NUMBER] = {"体育", "健康", "军事", "教育", "汽车"};
-}
-
-void Test::InitBertParam(InitParam &initParam) {
-  initParam.deviceId = 0;
-  initParam.labelPath = "./model/bert_text_classification_labels.names";
-  initParam.modelPath = "./model/bert_text_classification.om";
-  initParam.vocabTextPath = "data/vocab.txt";
-  initParam.maxLength = MAX_LENGTH;
-  initParam.labelNumber = LABEL_NUMBER;
-}
-
-APP_ERROR Test::test_accuracy() {
-  InitParam initParam;
-  InitBertParam(initParam);
-  auto bert = std::make_shared<BertClassification>();
-
-  // Initialize the configuration information required for model inference.
-  APP_ERROR ret = bert->Init(initParam);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "BertClassification init failed, ret=" << ret << ".";
-    bert->DeInit();
-    return ret;
-  }
-
-  // Open test file.
-  std::ifstream fin("data/test.csv");
-  std::string line, prediction_label;
-  std::vector<std::vector<std::string>> prediction_label_lists;
-
-  // Init prediction_label_lists.
-  for (int i = 0;i < LABEL_NUMBER;i++) {
-    std::vector<std::string> temp;
-    prediction_label_lists.push_back(temp);
-  }
-  int index = 0, count = 0;
-  clock_t startTime,endTime;
-  startTime = clock();
-  while (getline(fin, line)) {
-    std::istringstream sin(line);
-    std::string label, text;
-    std::string field;
-    while (getline(sin, field, ',')) {
-      label = field;
-      break;
-    }
-    text = line.substr(line.find_first_of(',') + 1);
-    // Remove the start and end ".
-    if (text.find("\"") == 0) {
-      text = text.replace(text.find("\""),1,"");
-      text = text.replace(text.find_last_of("\""),1,"");
-    }
-    // Start inference.
-    ret = bert->Process(text, prediction_label);
-
-    if (count != 0 && count % SAMPLE_NUMBER == 0) {
-      index++;
-    }
-
-    // Determine whether the prediction result is correct.
-    if (prediction_label == label){
-      prediction_label_lists[index].push_back("true");
-    }
-    else{
-      prediction_label_lists[index].push_back("false");
-    }
-
-    count++;
-    if (ret != APP_ERR_OK) {
-      LogError << "BertClassification process failed, ret=" << ret << ".";
-      bert->DeInit();
-      return ret;
-    }
-  }
-  endTime = clock();
-  std::cout << "The average time is: " <<(double)(endTime - startTime) / CLOCKS_PER_SEC /  SAMPLE_NUMBER / LABEL_NUMBER
-            << "s" << std::endl;
-  bert->DeInit();
-
-  // Calculate accuracy.
-  int all_count = 0;
-  index = 0;
-  double accuracy;
-  for (auto label_list : prediction_label_lists) {
-    count = 0;
-    for (auto label : label_list) {
-      if (label == "true") {
-        count++;
-        all_count++;
-      }
-    }
-    accuracy = static_cast<double>(count) / SAMPLE_NUMBER;
-    std::cout << LABEL_LIST[index] << "类的精确度为：" << accuracy << std::endl;
-    index++;
-  }
-  accuracy = static_cast<double>(all_count) / SAMPLE_NUMBER / LABEL_NUMBER;
-  std::cout << "全部类的精确度为：" << accuracy << std::endl;
-  return APP_ERR_OK;
-}
-
-APP_ERROR Test::test_input() {
-  std::vector<std::string> input_text;
-  InitParam initParam;
-  InitBertParam(initParam);
-  auto bert = std::make_shared<BertClassification>();
-  // Initialize the configuration information required for model inference.
-  APP_ERROR ret = bert->Init(initParam);
-  if (ret != APP_ERR_OK) {
-    LogError << "BertClassification init failed, ret=" << ret << ".";
-    bert->DeInit();
-    return ret;
-  }
-  std::string text;
-  std::ifstream infile;
-  // Open text file.
-  infile.open("data/test.txt", std::ios_base::in);
-  // Check text file validity.
-  if (infile.fail()) {
-    LogError << "Failed to open textPath file: test.txt.";
-    bert->DeInit();
-    return APP_ERR_COMM_OPEN_FAIL;
-  }
-  while (std::getline(infile, text)) {
-    std::string label;
-    // Inference begin.
-    ret = bert->Process(text, label);
-    std::cout << "origin text:" << text <<std::endl;
-    std::cout << "label:" << label <<std::endl;
-    if (ret != APP_ERR_OK) {
-      LogError << "BertClassification process failed, ret=" << ret << ".";
-      bert->DeInit();
-      return ret;
-    }
-  }
-
-  // Destroy.
-  bert->DeInit();
-  return APP_ERR_OK;
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.h b/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.h
deleted file mode 100644
index c4acc3456e2baa91e6e95760b2b9b428624056fd..0000000000000000000000000000000000000000
--- a/contrib/BertTextClassification/mxBase/test/Test.h
+++ /dev/null
@@ -1,19 +0,0 @@
-//
-// Created by 13352 on 2021/10/19.
-//
-
-#ifndef MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_TEST_H
-#define MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_TEST_H
-
-
-#include <BertClassification.h>
-
-class Test {
-public:
-    static void InitBertParam(InitParam &initParam);
-    static APP_ERROR test_accuracy();
-    static APP_ERROR test_input();
-};
-
-
-#endif // MXBASE_TEXT_CLASSIFICATION_TEST_H
diff --git a/contrib/CamouflagedObjectDetection/README.md b/contrib/CamouflagedObjectDetection/README.md
index a5a99f56ab107d1a44e16e74dede5a4fd2e096fb..260480d20d92698940563eaecb13121331bed32c 100644
--- a/contrib/CamouflagedObjectDetection/README.md
+++ b/contrib/CamouflagedObjectDetection/README.md
@@ -1,56 +1,31 @@
 # MindX SDK -- 伪装目标分割参考设计案例
 
-## 1 案例概述
+## 1 介绍
 
-### 1.1 概要描述
+### 1.1 简介
 
-在本系统中，目的是基于MindX SDK，在华为云昇腾平台上，开发端到端**伪装目标分割**的参考设计，实现**对图像中的伪装目标进行识别检测**的功能，达到功能要求
+在本系统中，目的是基于MindX SDK，在华为昇腾平台上，开发端到端**伪装目标分割**的参考设计，实现**对图像中的伪装目标进行识别检测**的功能，达到功能要求。
 
-### 1.2 模型介绍
+### 1.2 支持的产品
 
-本项目主要基于用于通用伪装目标分割任务的DGNet模型
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-- 模型的具体描述和细节可以参考原文：https://arxiv.org/abs/2205.12853
+### 1.3 支持的版本
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-- 具体实现细节可以参考基于PyTorch深度学习框架的代码：https://github.com/GewelsJI/DGNet/tree/main/lib_pytorch
-
-- 所使用的公开数据集是NC4K，可以在此处下载：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/snapshots/data.tar
-
-- 所使用的模型是EfficientNet-B4版本的DGNet模型，原始的PyTorch模型文件可以在此处下载：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/snapshots/DGNet.zip
-
-### 1.3 实现流程
-
-- 基础环境：Ascend 310、mxVision、Ascend-CANN-toolkit、Ascend Driver
-- 模型转换：将ONNX模型（.onnx）转换为昇腾离线模型（.om）
-- 昇腾离线模型推理流程代码开发
-
-### 1.4 代码地址
-
-本项目的代码地址为：https://gitee.com/ascend/mindxsdk-referenceapps/tree/master/contrib/CamouflagedObjectDetection
-
-### 1.5 特性及适用场景
-
-本项目适用于自然场景下图片完整清晰、无模糊鬼影的场景，并且建议输入图片为JPEG编码格式，大小不超过10M。
-
-**注意：由于模型限制，本项目暂只支持自然场景下伪装动物的检测，不能用于其他用途**
-
-## 2 软件方案介绍
-
-### 2.1 项目方案架构介绍
-
-本系统设计了不同的功能模块。主要流程为：图片传入流中，利用DGNet检测模型检测伪装目标，将检测出的伪装目标以逐像素概率图的形式输出，各模块功能描述如表2.1所示：
-
-表2.1 系统方案中各模块功能：
-
-| 序号 | 子系统 | 功能描述 |
-| :------------ | :---------- | :---------- |
-| 1    | 图像输入 | 调用cv2中的图片加载函数，用于加载输入图片|
-| 2    | 图像前处理 | 将输入图片放缩到352*352大小，并执行归一化操作 |
-| 3    | 伪装目标检测 | 利用DGNet检测模型，检测出图片中的伪装目标|
-| 4    | 数据分发 | 将DGNet模型检测到的逐像素概率图进行数据分发到下个插件|
-| 5    | 结果输出 | 将伪装目标概率预测图结果进行输出并保存|
+### 1.4 三方依赖
+|   软件名称    |    版本     |
+| -----------| --------|
+|    Python     |    3.9.2    |
+|     numpy     |   1.21.2    |
+| opencv-python |  4.5.3.56   |
+| mindspore (cpu) |     1.9.0   |
 
-### 2.2 代码目录结构与说明
+### 1.5 代码目录结构说明
 
 本工程名称为DGNet，工程目录如下列表所示：
 
@@ -69,23 +44,7 @@
 │   ├── DGNet  # 模型文件存放路径
 ```
 
-## 3 开发准备
-
-### 3.1 环境依赖说明
-
-环境依赖软件和版本如下表：
-
-|   软件名称    |    版本     |
-| :-----------: | :---------: |
-|    ubantu     | 18.04.1 LTS |
-|   MindX SDK   |    2.0.4    |
-|    Python     |    3.9.2    |
-|     CANN      |    5.0.4    |
-|     numpy     |   1.21.2    |
-| opencv-python |  4.5.3.56   |
-| mindspore (cpu) |     1.9.0   |
-
-### 3.2 环境搭建
+## 2 设置环境变量
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量
 
@@ -101,7 +60,9 @@ SDK-path: SDK mxVision 安装路径
 ascend-toolkit-path: CANN 安装路径
 ```
 
-### 3.3 模型转换
+
+## 3 准备模型
+
 
 **步骤1** 下载DGNet (Efficient-B4) 的ONNX模型：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/snapshots/DGNet.zip
 
@@ -115,26 +76,25 @@ cd ./snapshots/DGNet/
 # 执行以下命令将ONNX模型（.onnx）转换为昇腾离线模型（.om）
 atc --framework=5 --model=DGNet.onnx --output=DGNet --input_shape="image:1,3,352,352" --log=debug --soc_version=Ascend310
 ```
-
 执行完模型转换脚本后，会在对应目录中获取到如下转化模型：DGNet.om（本项目中在Ascend平台上所使用的离线模型文件）。
 
-## 4 推理与评测
-
+## 4 运行
 示例步骤如下：
 
-**步骤0** 
+**步骤1** 
 
-参考1.2节中说明下载一份测试数据集合：下载链接：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/snapshots/data.tar
+下载一份测试数据集合：下载链接：https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/snapshots/data.tar
 
-**步骤1** 
+**步骤2** 
 
 执行离线推理Python脚本
 
 ```bash
 python inference_om.py --om_path ./snapshots/DGNet/DGNet.om --save_path ./seg_results_om/Exp-DGNet-OM/NC4K/ --data_path ./data/NC4K/Imgs 
 ```
+**步骤3**  查看结果
 
-**步骤2** 
+## 5 性能验证
 
 - 定量性能验证：
 
@@ -165,30 +125,4 @@ python evaluation.py
 - 定性性能验证：
 
 输入伪装图片：![](./assets/74.jpg)
-预测分割结果：![](./assets/74.png)
-
-## 5 参考引用
-
-主要参考为如下三篇论文：
-
-    @article{ji2022gradient,
-      title={Deep Gradient Learning for Efficient Camouflaged Object Detection},
-      author={Ji, Ge-Peng and Fan, Deng-Ping and Chou, Yu-Cheng and Dai, Dengxin and Liniger, Alexander and Van Gool, Luc},
-      journal={Machine Intelligence Research},
-      year={2023}
-    } 
-
-    @article{fan2021concealed,
-      title={Concealed Object Detection},
-      author={Fan, Deng-Ping and Ji, Ge-Peng and Cheng, Ming-Ming and Shao, Ling},
-      journal={IEEE TPAMI},
-      year={2022}
-    }
-
-    @inproceedings{fan2020camouflaged,
-      title={Camouflaged object detection},
-      author={Fan, Deng-Ping and Ji, Ge-Peng and Sun, Guolei and Cheng, Ming-Ming and Shen, Jianbing and Shao, Ling},
-      booktitle={IEEE CVPR},
-      pages={2777--2787},
-      year={2020}
-    }
+预测分割结果：![](./assets/74.png)
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/CrowdCounting/CMakeLists.txt b/contrib/CrowdCounting/CMakeLists.txt
index 00606d3062f4ebf137013fc255dac0bebe878d3d..11c34fd965998047661fb8885b06342539ce4677 100644
--- a/contrib/CrowdCounting/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/CrowdCounting/CMakeLists.txt
@@ -12,6 +12,13 @@ add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -Dgoogle=mindxsdk_private)
 
 set(MX_SDK_HOME  "$ENV{MX_SDK_HOME}")
 
+set(cpprest_DIR ${MX_SDK_HOME}/opensource/lib/libcpprest.so)
+if(EXISTS ${cpprest_DIR})
+        target_link_libraries(crowd_counting cpprest)
+        add_definitions(-DMX_VERSION_5)
+endif()
+
+
 include_directories(
         ${MX_SDK_HOME}/include
         ${MX_SDK_HOME}/opensource/include
diff --git a/contrib/CrowdCounting/CrowdCount/CrowdCount.cpp b/contrib/CrowdCounting/CrowdCount/CrowdCount.cpp
index ea0bb6c1f952bf04f8dacb2a135cd1e0093d501e..492f351a58e38a1557c02fe91b5088cbeb5210a1 100644
--- a/contrib/CrowdCounting/CrowdCount/CrowdCount.cpp
+++ b/contrib/CrowdCounting/CrowdCount/CrowdCount.cpp
@@ -35,8 +35,13 @@ void CrowdCount::SetCrowdCountPostProcessConfig(const InitParam &initParam,
     const std::string checkTensor = initParam.checkTensor ? "true" : "false";
     configData.SetJsonValue("CHECK_MODEL", checkTensor);
     configData.SetJsonValue("CLASS_NUM", std::to_string(initParam.classNum));
-    auto jsonStr = configData.GetCfgJson().serialize();
-    config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #ifdef MX_VERSION_5
+        auto jsonStr = configData.GetCfgJson().serialize();
+        config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #else
+        auto jsonStr = configData.GetCfgJson();
+        config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #endif
 }
 
 APP_ERROR CrowdCount::Init(const InitParam &initParam) {
diff --git a/contrib/CrowdCounting/README.md b/contrib/CrowdCounting/README.md
index 00ba8047d03450f2cd8618be01f185a3a3760f71..d63b1cc5b2bf065560375ef6036048c6f6fb409e 100644
--- a/contrib/CrowdCounting/README.md
+++ b/contrib/CrowdCounting/README.md
@@ -1,59 +1,31 @@
 # C++ 基于MxBase 的人群计数图像检测样例及后处理模块开发
 
 ## 1 介绍
-本开发样例是基于mxBase开发的端到端推理的C++应用程序，可在昇腾芯片上进行人群计数目标检测，并把可视化结果保存到本地。开发端到端人群计数-人群密度估计的参考设计，实现图像当中人计数的功能，并达到精度和性能要求。 该Sample的主要处理流程为： Init > ReadImage >Resize > Inference >PostProcess >DeInit
-
-### 1.1 支持的产品
-
-支持昇腾310芯片
-
-### 1.2 支持的版本
-
-在Atlas产品环境下，通过运行命令：
 
-```
-npu-smi info
-```
-
-可以查询支持SDK的版本号
+### 1.1 简介
+本开发样例是基于mxBase开发的端到端推理的C++应用程序，可在昇腾芯片上进行人群计数目标检测，并把可视化结果保存到本地。开发端到端人群计数-人群密度估计的参考设计，实现图像当中人计数的功能，并达到精度和性能要求。 该Sample的主要处理流程为： Init > ReadImage >Resize > Inference >PostProcess >DeInit
 
-### 1.3 软件方案介绍
+### 1.2 支持的产品
 
-人群计数项目实现：输入类型是图片数据（例如jpg格式的图片），通过调用MindX SDK mxBase提供的接口，使用DVPP进行图像解码，解码后获取图像数据，然后经过图像尺寸大小变换，满足模型的输入尺寸要求；将尺寸变换后的图像数据输入人群计数模型进行推理，模型输出经过后处理后，得到人群密度估计图和人计数估计值，输出人计数的估计值。
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-整个流程需要参考Ascend的参考样例：crowd_count_picture 样例，详见以下链接：https://gitee.com/ascend/samples/tree/master/python/contrib/crowd_count_picture  crowd_count_picture 样例是基于ACL实现的，本任务需要参考crowd_count_picture 样例，基于MindX SDK mxBase的接口实现。MindX SDK mxBase是对ACL接口的封装，提供了极简易用的API， 使能AI应用的开发。
+### 1.3 支持的版本
 
-表1.1 系统方案中各模块功能：
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-| 序号 | 子系统            | 功能描述                                                     |
-| ---- | ----------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| 1    | 设备初始化        | 调用mxBase::DeviceManager接口完成推理卡设备的初始化。        |
-| 2    | 图像输入          | C++文件IO读取图像文件                                        |
-| 3    | 图像解码/图像缩放 | 调用mxBase::DvppWrappe.DvppJpegDecode()函数完成图像解码，VpcResize()完成缩放。 |
-| 4    | 模型推理          | 调用mxBase:: ModelInferenceProcessor 接口完成模型推理        |
-| 5    | 后处理            | 获取模型推理输出张量BaseTensor，进行后处理。                 |
-| 6    | 保存结果          | 输出图像当中的人的数量，保存标记出人数的结果图像。           |
-| 7    | 设备去初始化      | 调用mxBase::DeviceManager接口完成推理卡设备的去初始化。      |
 
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.4 代码目录结构说明
 
 本sample工程名称为 **CrowdCounting**，工程目录如下图所示：
 
 ![image-20210813152252629](image-20210813152252629.png)
 
-### 1.5 技术实现流程图
 
-![image-20210813154111508](image-20210813154111508.png)
-
-## 2 环境依赖：
-
-请列出环境依赖软件和版本。
-
-eg：推荐系统为ubuntu 18.04或centos 7.6，环境依赖软件和版本如下表：
-
-| 软件名称 | 版本         |
-| -------- | ------------ |
-| 系统软件 | ubuntu 18.04 |
+## 2 设置环境变量：
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量：
 
@@ -61,9 +33,13 @@ eg：推荐系统为ubuntu 18.04或centos 7.6，环境依赖软件和版本如
 ```
 . {cann_install_path}/ascend-toolkit/set_env.sh
 . {sdk_install_path}/mxVision/set_env.sh
+
+  # 环境变量介绍
+  cann_install_path: CANN 安装路径
+  sdk_install_path: SDK 安装路径
 ```
 
-## 3 模型转换
+## 3 准备模型
 
 **步骤1** 
 
@@ -95,13 +71,6 @@ cd到CrowdCounting目录下，执行如下编译命令： bash build.sh
 ```
 ./crowd_counting  ./xxx.jpg
 ```
-
-## 5 软件依赖说明
-
-| 依赖软件 | 版本  | 说明                                                         |
-| -------- | ----- | ------------------------------------------------------------ |
-| mxVision | 5.0.0 | 封装昇腾计算语言(AscendCL)的高级编程API，简化插件和推理应用开发。 |
-| CANN  | 7.0.0 | 提供昇腾计算语言(AscendCL)的高级编程API。 |
-
-
+**步骤3**
+查看结果：结果为本目录下生成的result.jpg，可下载本地查看。
 
diff --git a/contrib/EdgeDetectionPicture/CMakeLists.txt b/contrib/EdgeDetectionPicture/CMakeLists.txt
index 3928c17d701784863e6d9b84789407f27010d495..3dd908ccc45c4f92be7f837b5861f1a5e6ea81bd 100644
--- a/contrib/EdgeDetectionPicture/CMakeLists.txt
+++ b/contrib/EdgeDetectionPicture/CMakeLists.txt
@@ -11,6 +11,12 @@ add_definitions(-D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -Dgoogle=mindxsdk_private)
 
 set(MX_SDK_HOME "$ENV{MX_SDK_HOME}")
 
+set(cpprest_DIR ${MX_SDK_HOME}/opensource/lib/libcpprest.so)
+if(EXISTS ${cpprest_DIR})
+	target_link_libraries(edge_detection_picture cpprest)
+	add_definitions(_DMX_VERSION_5)
+endif()
+
 include_directories(
         ${MX_SDK_HOME}/include
         ${MX_SDK_HOME}/opensource/include
diff --git a/contrib/EdgeDetectionPicture/README.md b/contrib/EdgeDetectionPicture/README.md
index e00f69a20be355c1a3d718c2da7393cdb64a5338..ea733ce1e8c9623d75016c823195bed6545688ed 100644
--- a/contrib/EdgeDetectionPicture/README.md
+++ b/contrib/EdgeDetectionPicture/README.md
@@ -2,17 +2,23 @@
 # RCF模型边缘检测
 
 ## 1 介绍
+
+#### 1.1 简介
 本开发样例是基于mxBase开发的端到端推理的C++应用程序，可在昇腾芯片上进行 图像边缘提取，并把可视化结果保存到本地。
 其中包含Rcf模型的后处理模块开发。 主要处理流程为： Init > ReadImage >Resize > Inference >PostProcess >DeInit
 
-#### 1.1 支持的产品
-昇腾310(推理)
+#### 1.2 支持的产品
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
+
+#### 1.3 支持的版本
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-#### 1.2 支持的版本
-本样例配套的CANN版本为7.0.0，MindX SDK版本为5.0.0
-MindX SDK安装前准备可参考《用户指南》，[安装教程](https://gitee.com/ascend/mindxsdk-referenceapps/blob/master/docs/quickStart/1-1%E5%AE%89%E8%A3%85SDK%E5%BC%80%E5%8F%91%E5%A5%97%E4%BB%B6.md)
 
-#### 1.3 代码目录结构与说明
+#### 1.4 代码目录结构说明
 本sample工程名称为EdgeDetectionPicture，工程目录如下图所示：
 
 ```
@@ -32,30 +38,23 @@ MindX SDK安装前准备可参考《用户指南》，[安装教程](https://git
 └── License
 ```
 
-## 2 环境依赖
-环境依赖软件和版本如下表：
-
-
-
-| 软件                | 版本         | 说明                          | 获取方式                                                     |
-| ------------------- | ------------ | ----------------------------- | ------------------------------------------------------------ |
-| mxVision            | 5.0.0        | mxVision软件包                | [链接](https://www.hiascend.com/software/Mindx-sdk) |
-| Ascend-CANN-toolkit | 7.0.0        | Ascend-cann-toolkit开发套件包 | [链接](https://www.hiascend.com/software/cann/commercial)    |
-| 操作系统            | Ubuntu 18.04 | 操作系统                      | Ubuntu官网获取                                               |
+## 2 设置环境变量
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量：
 
-- 环境变量介绍
 
-  ```
-  . {cann_install_path}/ascend-toolkit/set_env.sh
-  . {sdk_install_path}/mxVision/set_env.sh
-  
-  ```
+```
+. {cann_install_path}/ascend-toolkit/set_env.sh
+. {sdk_install_path}/mxVision/set_env.sh
+
+# 环境变量介绍
+cann_install_path: CANN 安装路径
+sdk_install_path: SDK 安装路径
+```
 
 
 
-## 3 模型转换
+## 3 准备模型
 
 **步骤1** 模型获取
 下载RCF模型 。[下载地址](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/EdgeDetectionPicture/model.zip)
@@ -79,25 +78,26 @@ bash build.sh
 ```
 ./edge_detection_picture ./data
 ```
-生成边缘检测图像 result/**.jpg
+**步骤3** 查看结果
+查看上一步骤生成的边缘检测图像 result/**.jpg
 
-## 5 精度测试
+## 5 精度验证
 下载开源数据集 BSDS500 [下载地址](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/EdgeDetectionPicture/data.zip), 使用 BSR/BSDS500/data/images/test数据进行测试
 
 
-(1) 下载开源代码
+**步骤1** 下载开源代码
 
 ``` shell
 git clone https://github.com/Walstruzz/edge_eval_python.git
 cd edge_eval_python
 ```
-(2) 编译cxx
+**步骤2** 编译cxx
 
 ``` shell
 cd cxx/src
 source build.sh
 ```
-(3) 将test中的图像经过边缘检测后的结果保存在result文件夹中
+**步骤3** 将test中的图像经过边缘检测后的结果保存在result文件夹中
 
 ``` shell
 ./edge_detection_picture path/to/BSR/BSDS500/data/images/test/
@@ -105,7 +105,7 @@ source build.sh
 ```
 
 
-(4) 修改检测代码
+**步骤4** 修改检测代码
 
 vim mian.py
 注释第17行代码 nms_process(model_name_list, result_dir, save_dir, key, file_format), 
@@ -117,10 +117,10 @@ vim /impl/edges_eval_dir.py
 vim eval_edge.py
 修改14行为  res_dir = result_dir
 
-(5) 测试精度
+**步骤5** 测试精度
 
 ``` shell
-python main.py  --result_dir path/to/result  --gt_dir paht/to/BSR/BSDS500/data/groundTruth/test 
+python main.py  --result_dir path/to/result  --gt_dir path/to/BSR/BSDS500/data/groundTruth/test 
 
 ```
 注: 
@@ -128,8 +128,11 @@ python main.py  --result_dir path/to/result  --gt_dir paht/to/BSR/BSDS500/data/g
 
   gt_dir    : ground truth directory
 
+**步骤6** 查看结果：
+![输入图片说明](image.png)
+
 
-## 6常见问题
+## 6 常见问题
 ### 6.1 精度测试脚本运行时, ModuleNotFoundError报错问题：
 问题描述:
 运行精度测试脚本过程中, 出现如下类似报错:
@@ -147,4 +150,12 @@ ModuleNotFoundError: No module named 'impl.toolbox'
 
 方法二:
 执行命令: unset PYTHONPATH
+```
+### 6.2 检测代码无法修改问题：
+问题描述:
+修改检测代码中, 出现无法修改问题
+
+解决措施:
+```
+使用 sudo vim filename进行修改
 ```
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/EdgeDetectionPicture/image.png b/contrib/EdgeDetectionPicture/image.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..3edd911814daf5fba749f29187b581340ad49ebc
Binary files /dev/null and b/contrib/EdgeDetectionPicture/image.png differ
diff --git a/contrib/EdgeDetectionPicture/rcfDetection/RcfDetection.cpp b/contrib/EdgeDetectionPicture/rcfDetection/RcfDetection.cpp
index a8a84460c7a506e8b7cf4d34c0da439da1353074..ab1796d7262ff8d7461b8451a5e55e83e4e2e42e 100644
--- a/contrib/EdgeDetectionPicture/rcfDetection/RcfDetection.cpp
+++ b/contrib/EdgeDetectionPicture/rcfDetection/RcfDetection.cpp
@@ -39,8 +39,13 @@ void RcfDetection::SetRcfPostProcessConfig(const InitParam &initParam,
     configData.SetJsonValue("MODEL_TYPE", std::to_string(initParam.modelType));
     configData.SetJsonValue("INPUT_TYPE", std::to_string(initParam.inputType));
     configData.SetJsonValue("CHECK_MODEL", checkTensor);
-    auto jsonStr = configData.GetCfgJson().serialize();
-    config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #ifdef MX_VERSION_5
+        auto jsonStr = configData.GetCfgJson().serialize();
+        config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #else 
+        auto jsonStr = configData.GetCfgJson();
+	config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    #endif
 }
 
 APP_ERROR RcfDetection::Init(const InitParam &initParam)
diff --git a/contrib/IAT/README.md b/contrib/IAT/README.md
index efb46e807d3bd2f0d5c0fa7419c67b94d610d55c..0ffb8bf1a9bec4c57ce6954a21b4b30c8b6f70ca 100644
--- a/contrib/IAT/README.md
+++ b/contrib/IAT/README.md
@@ -1,31 +1,31 @@
 # MindX SDK -- RGB图像的夜间增强参考设计
 
 ## 1 介绍
-基于 MindX SDK 实现 IAT 模型的推理，在 LOL 数据集上达到 $PSNR\ge$23, $SSIM\ge 0.8$, 并把可视化结果保存到本地，达到预期的功能和精度要求。
 
-### 1.1 支持的产品
+### 1.1 简介
+基于 MindX SDK 实现 IAT 模型的推理，把可视化结果保存到本地。
 
-支持昇腾310芯片
+### 1.2 支持的产品
 
-### 1.2 支持的版本
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-支持的SDK版本，列出版本号查询方式。
+### 1.3 支持的版本
 
-eg：版本号查询方法，在Atlas产品环境下，运行命令：
-
-```
-npu-smi info
-```
-
-版本号为Mind SDK 3.0RC3
-
-### 1.3 软件方案介绍
-
-本方案中，将 PyTorch 版本的低光图像增强模型 [IAT](https://github.com/cuiziteng/illumination-adaptive-transformer)，转化为昇腾的om模型。对于输入的夜间低照度图像，通过调用昇腾om模型进行处理，最终生成经过低光增强后的图像。
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
+### 1.4 三方依赖
 
+| 软件名称      | 版本             |
+| ------------- | ---------------- |
+| Python        | 3.9.2            |
+| numpy         | 1.22.3           |
+| opencv-python | 4.5.5            |
 
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.5 代码目录结构说明
 
 eg：本sample工程名称为XXX，工程目录如下图所示：
 
@@ -41,31 +41,7 @@ eg：本sample工程名称为XXX，工程目录如下图所示：
 
 ```
 
-### 1.5 技术实现流程图
-
-![技术实现流程图](images/技术路线.jpeg)
-
-### 1.6 特性及适用场景
-
-对于夜间图像、低照度图像的增强均使用
-
-
-
-## 2 环境依赖
-
-请列出环境依赖软件和版本。
-
-eg：推荐系统为ubuntu 18.04或centos 7.6，环境依赖软件和版本如下表：
-
-| 软件名称      | 版本             |
-| ------------- | ---------------- |
-| ubuntu        | 18.04.1 LTS      |
-| MindX SDK     | mxVision-3.0.RC3 |
-| Python        | 3.9.2            |
-| CANN          | 5.1.RC2.alpha008 |
-| numpy         | 1.22.3           |
-| opencv-python | 4.5.5            |
-| onnxsim       | 0.4.10           |
+## 2 设置环境变量
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量：
 
@@ -75,12 +51,14 @@ eg：推荐系统为ubuntu 18.04或centos 7.6，环境依赖软件和版本如
 列出具体执行命令（简化）
 . ${sdk_path}/set_env.sh
 . ${ascend_toolkit_path}/set_env.sh
-```
 
+# 环境变量介绍
+sdk_path: SDK mxVision安装路径
+ascend_toolkit_path: CANN 安装路径
+```
 
 
-## 3 编译与运行
-### 3.1 推理示例代码
+## 3 运行
 
 **步骤1** （下载原模型代码)
 
@@ -137,101 +115,15 @@ onnxsim IAT_lol.onnx IAT_lol-sim.onnx
 atc --framework=5 --model=./IAT_lol-sim.onnx --input_shape="input_1:1,3,400,600" --output=IAT_lol-sim --soc_version=Ascend310
 ```
 
-**步骤4** （运行及输出结果）
+**步骤4** 
 
 将要推理的图片放到本项目./data/文件夹下, 并将其改为test.png, 将.om模型放到./models/文件夹下, 命名为iatsim.om。运行:
 
 ```
 python main.py
 ```
+**步骤5** 查看结果：
 
-即可在./data/目录下得到推理后的结果.
-
-
-
-## * 4 指标验证
-
-### 4.1 模型规模测试
-
-模型计算量测试需要利用python相关的模型测试工具 fvcore, 在原模型环境中可以使用以下命令进行安装：
-
-```
-pip install fvcore
-```
-
-利用fvcore的相关工具即可测得IAT模型的计算量，测试方法代码如下：
-
-```python
-def evaluate_net():
-    from model.IAT_main import IAT
-    from fvcore.nn import FlopCountAnalysis
-    
-    # 创建IAT网络
-    model = IAT()
-    model = model.cuda()
-    # 创建输入网络的tensor
-    tensor = torch.rand(1, 3, 400, 600).cuda()
-
-    # 分析FLOPs
-    flops = FlopCountAnalysis(model, tensor)
-    print("FLOPs: ", flops.total())
-```
-
-测试结果如下：
-
-![模型计算量](images/模型规模测试.jpeg)
-
-根据[IAT论文](https://github.com/cuiziteng/illumination-adaptive-transformer)所述，该模型参数量约为90K，通过测试得到计算量约为6.019GFLOPs。
-
-
-
-### 4.2 精度测试
-
-**步骤1-3**  与3.1节一致
-
-**步骤4** （获取LOL数据集）
-
-- 下载[LOLv1数据集](https://daooshee.github.io/BMVC2018website/)
-
-- 将数据集解压后将测试集目录(eval15)放到本项目./data/文件夹下,如下图所示:
-
-  ```
-  ├── data		  
-  	├──eval15  	# 精度测试数据集
-  		├──high
-  		├──low
-  ```
-
-**步骤5** （修改主函数并运行）
-
-切换到项目环境下，将main.py中的主函数改为调用test_precision()，运行:
-
-```
-python main.py
-```
-
-即可得到精度测试结果,测试结果如下：
-
-![模型计算量](images/精度测试.jpeg)
-
-
-
-## 5 参考文献
-
-@misc{https://doi.org/10.48550/arxiv.2205.14871,
-  doi = {10.48550/ARXIV.2205.14871},
-
-  url = {https://arxiv.org/abs/2205.14871},
-
-  author = {Cui, Ziteng and Li, Kunchang and Gu, Lin and Su, Shenghan and Gao, Peng and Jiang, Zhengkai and Qiao, Yu and Harada, Tatsuya},
-
-  keywords = {Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV), FOS: Computer and information sciences, FOS: Computer and information sciences},
-
-  title = {You Only Need 90K Parameters to Adapt Light: A Light Weight Transformer for Image Enhancement and Exposure Correction},
-
-  publisher = {arXiv},
+可在./data/目录下查看进行推理后的结果.
 
-  year = {2022},
 
-  copyright = {Creative Commons Attribution 4.0 International}
-}
\ No newline at end of file
diff --git a/contrib/TSM/README.md b/contrib/TSM/README.md
index 7356a5817e95e3b71e646b78bad726b9b8c5f77f..090270634cbcc0203861899e0592db187f1f9dac 100644
--- a/contrib/TSM/README.md
+++ b/contrib/TSM/README.md
@@ -1,23 +1,31 @@
 # TSM视频分类参考设计
 
 ## 1 介绍
-使用TSM模型，基于Kinetics-400数据集，在MindX SDK环境下实现视频分类功能。将测试视频传入脚本进行前处理，模型推理，后处理等功能，最终得到模型推理的精度和性能。
 
-### 1.1 支持的产品
+### 1.1 简介
+使用TSM模型，在MindX SDK环境下实现视频分类功能。将测试视频传入脚本进行前处理，模型推理，后处理等功能，最终得到模型推理的结果。
 
-以昇腾Atlas310卡为主要的硬件平台
+### 1.2 支持的产品
 
-### 1.2 支持的版本
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-CANN：7.0.RC1
+### 1.3 支持的版本
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-SDK：mxVision 5.0.RC3（可通过cat SDK目录下的 version.info 查看）
+### 1.4 三方依赖
 
-### 1.3 软件方案介绍
-
-项目主要由离线精度测试文件，在线功能测试文件，离线单视频推理性能测试文件，模型文件，测试数据集预处理文件组成。
+| 软件名称     | 版本     |
+|----------|--------|
+| cmake    | 3.5+   |
+| Python   | 3.9    |
+| torch    | 1.10.0 |
+| ffmpeg   | 4.2.1  |
 
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.5 代码目录结构说明
 
 ```text
 ├── TSM
@@ -37,39 +45,8 @@ SDK：mxVision 5.0.RC3（可通过cat SDK目录下的 version.info 查看）
     ├── speed_gpu.py                     // 离线单视频推理GPU性能脚本
 ```
 
-### 1.5技术实现流程
-
-离线推理流程：
-
-![离线推理流程](./offline.png)
-
-在线推理流程：
-
-![离线推理流程](./online.png)
-
-### 1.6特性及适用场景
-
-离线模型：
-
-本案例中的 TSM 模型适用于Kinetics数据集中的400类视频分类，并可以返回测试集视频的精度值及单视频识别的种类、性能。
-
-在以下两种情况视频分类情况不太好：1. 视频长度过短（小于3s）。 2. 视频帧率过低。
 
-在线模型：
-
-本案例中的在线模型适用于26中手势识别，并可以返回识别手势的名称。
-
-## 2 环境依赖
-
-推荐系统为ubuntu 18.04，环境依赖软件和版本如下表
-
-| 软件名称     | 版本     |
-|----------|--------|
-| cmake    | 3.5+   |
-| mxVision | 5.0.RC3 |
-| Python   | 3.9    |
-| torch    | 1.10.0 |
-| ffmpeg   | 4.2.1  |
+## 2 设置环境变量
 
 - 环境变量搭建
 
@@ -108,194 +85,7 @@ export PATH=/usr/local/ffmpeg/bin:$PATH
 export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/ffmpeg/lib:$LD_LIBRARY_PATH
 ```
 
-## 3  离线推理
-
-**步骤1** Kinetics-400数据集下载
-
-参考[Kinetics-400 数据准备](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleVideo/blob/develop/docs/zh-CN/dataset/k400.md#%E4%B8%8B%E8%BD%BDvideo%E6%95%B0%E6%8D%AE)中的脚本下载操作，在代码根目录的"download_data"目录下准备"download.sh"数据集下载脚本和"val_link.list"验证集链接列表文件。
-
-```text
-├── TSM
-    ├── download_data
-        ├── download.sh                  // 下载数据集脚本
-        ├── k400_extractor.sh            // 解压数据集脚本
-        ├── val_link.list    
-```
-
-进入代码根目录的"download_data"目录下，执行以下命令下载数据集压缩包val_part1.tar、val_part2.tar、val_part3.tar：
-
-```Shell
-bash download.sh val_link.list
-```
-
-然后执行以下命令解压数据集到代码根目录下：
-
-```Shell
-bash k400_extractor.sh
-```
-
-数据集结构如下：
-
-```text
-├── TSM
-    ├── data
-        ├── abseiling
-        ├── air_drumming
-        ├── ...
-        ├── zumba
-```
-
-**步骤2** 数据集预处理
-
-1、视频抽帧
-
-在代码根目录执行以下命令创建所需目录：
-
-```Shell
-mkdir tools
-mkdir ops
-```
-
-下载[“temporal-shift-module-master.zip”](https://github.com/mit-han-lab/temporal-shift-module/tree/master)代码包并上传服务器解压，将代码包中"tools"目录下的"vid2img_kinetics.py"、"gen_label_kinetics.py"、"kinetics_label_map.txt"三个文件拷贝至参考设计代码根目录的“tools”目录下。
-
-```text
-├── TSM
-    ├── tools 
-        ├── gen_label_kinetics.py        // label生成脚本
-        ├── vid2img_kinetics.py          // 视频抽帧脚本
-        ├── kinetics_label_map.txt
-```
-
-将代码包中"ops"目录下的"basic_ops.py"、"dataset.py"、"dataset_config.py"、"models.py"、"temporal_shift.py"、"transforms.py"六个文件拷贝至参考设计代码根目录的“ops”目录下。
-
-```text
-    ├── ops
-        ├── basic_ops.py
-        ├── dataset.py                   // 数据集构建脚本
-        ├── dataset_config.py            // 数据集配置脚本
-        ├── models.py                    // 模型搭建脚本 
-        ├── temporal_shift.py
-        ├── transforms.py
-```
-
-修改“tools”目录下的 vid2img_kinetics.py 内容，将77、78行注释。
-
-```text
-
-77行 #class_name = 'test'
-78行 #class_process(dir_path, dst_dir_path, class_name)
-
-``` 
-
-在参考设计代码根目录下，执行以下命令对数据集视频进行抽帧并生成图片：
-
-```shell
-mkdir dataset
-cd ./tools
-python3 vid2img_kinetics.py [video_path] [image_path]
-e.g.
-python3 vid2img_kinetics.py ../data ../dataset/
-```
-
-修改“tools”目录下gen_label_kinetics.py 内容。
-
-```text
-
-# 11行 dataset_path = '../dataset'           # 放视频抽帧后的图片路径
-# 12行 label_path = '../label'               # 存放label路径
-# 25行 files_input = ['kinetics_val.csv']
-# 26行 files_output = ['val_videofolder.txt']
-# 37行 folders.append(items[1])
-# 57行 output.append('%s %d %d'%(os.path.join('../dataset/',os.path.join(categories_list[i], curFolder)), len(dir_files), curIDX))
-
-``` 
-
-在“tools”目录下，执行以下命令生成标签文件：
-
-```shell
-python3 gen_label_kinetics.py
-```
-
-**步骤3** 模型转换
-
-下载[离线模型](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/TSM/offline_models.zip) TSM.onnx, 将下载好的模型放在“${TSM代码根目录}/model”目录下。
-
-将模型转换为om模型，在“model”目录下，执行以下命令生成om模型
-
-```shell
-bash onnx2om.sh
-```
-
-**步骤4** 精度测试
-
-修改${TSM代码根目录}/ops/dataset_config.py 脚本中参数root_data、filename_imglist_train和filename_imglist_val，若仅进行离线精度测试则可忽略filename_imglist_train设置。
-
-```shell
-import os
-
-ROOT_DATASET = './labels/'    # 标签文件所在路径
-
-...
-
-def return_kinetics(modality):
-    filename_categories = 400
-    if modality == 'RGB':
-        root_data = ROOT_DATASET                                # 训练集根目录
-        filename_imglist_train = 'train_videofolder.txt'        # 训练数据集标签
-        filename_imglist_val = 'val_videofolder.txt'            # 测试数据集标签
-        prefix = 'img_{:05d}.jpg'
-    else:
-        raise NotImplementedError('no such modality:' + modality)
-    return filename_categories, filename_imglist_train, filename_imglist_val, root_data, prefix
-```
-
-在参考设计代码根目录下，运行精度测试脚本
-
-```shell
-python3 offline_infer.py kinetics
-```
-
-原模型精度值为71.1%，实测精度值为71.01%，符合精度偏差范围，精度达标。
-
-**步骤5** 性能测试
-
-将用来测试的单视频放在参考设计代码根目录下，如视频“test_speed.mp4”，运行性能测试脚本
-
-修改speed_gpu.py与speed.py参数，'./test_speed.mp4'为测试视频，测试视频类别需在Kinetics-400数据集的400个种类内且视频长度至少为3s。
-
-```python
-def main():
-    cmd = 'ffmpeg  -i \"{}\" -threads 1 -vf scale=-1:331 -q:v 0 \"{}/img_%05d.jpg\"'.format('./test_speed.mp4', './image')
-    subprocess.call(cmd, shell=True,
-                    stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
-    files = os.listdir(r"./image/")
-```
-
-GPU性能(Tesla_V100S_PCIE_32GB)
-
-在参考设计代码根目录下，运行GPU性能测试脚本
-
-```shell
-python3 speed_gpu.py kinetics --test_segments=8 --test_crops=1 --batch_size=1
-```
-
-注：speed_gpu.py脚本需在GPU环境上运行，NPU环境无法运行。
-
-得到单视频纯推理性能为0.08sec/video
-
-SDK性能
-
-在参考设计代码根目录下，运行SDK性能测试脚本
-
-```shell
-python3 speed.py
-```
-
-注：speed.py脚本需在NPU环境上运行。
-
-得到单视频纯推理性能为0.189sec/video
-
-## 4 在线推理
+## 3 编译与运行
 
 **步骤1** 安装[视频流工具](https://gitee.com/ascend/docs-openmind/blob/master/guide/mindx/sdk/tutorials/reference_material/Live555%E7%A6%BB%E7%BA%BF%E8%A7%86%E9%A2%91%E8%BD%ACRTSP%E8%AF%B4%E6%98%8E%E6%96%87%E6%A1%A3.md)
 
@@ -339,3 +129,6 @@ def video2img():
     subprocess.call(cmd, shell=True,
                     stdout=subprocess.DEVNULL, stderr=subprocess.DEVNULL)
 ```
+
+**步骤5** 查看结果
+可以查看到结果为26种手势之一。
diff --git a/contrib/VCOD_SLTNet/README.md b/contrib/VCOD_SLTNet/README.md
index e7d69da0cc9e498cd21f723cd86ef287262bfd74..5c1a5f0e2fd2bbb88e449d0f80001c3f28c3746f 100644
--- a/contrib/VCOD_SLTNet/README.md
+++ b/contrib/VCOD_SLTNet/README.md
@@ -2,28 +2,41 @@
 
 ## 1 介绍
 
-基于 MindX SDK 实现 SLT-Net 模型的推理，在 MoCA-Mask 数据集上 Sm 达到大于 0.6。输入连续几帧伪装物体的视频序列，输出伪装物体掩膜 Mask 图。
-
+### 1.1 简介
 
-### 1.1 支持的产品
+基于 MindX SDK 实现 SLT-Net 模型的推理，在 MoCA-Mask 数据集上 Sm 达到大于 0.6。输入连续几帧伪装物体的视频序列，输出伪装物体掩膜 Mask 图。
 
-支持昇腾310芯片
 
+### 1.2 支持的产品
 
-### 1.2 支持的版本
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
-CANN：7.0.RC1
 
-SDK：mxVision 5.0.RC3（可通过cat SDK目录下的 version.info 查看）
+### 1.3 支持的版本
 
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-### 1.3 软件方案介绍
 
+### 1.4 三方依赖
 
-本方案中，先通过 `torch2onnx.py` 脚本将 PyTorch 版本的伪装视频物体检测模型 SLT-Net 转换为 onnx 模型；然后通过 `inference.py` 脚本调用晟腾om模型，将输入视频帧进行图像处理，最终生成视频伪装物体的掩膜 Mask 图。
+| 软件名称 | 版本   |
+| -------- | ------ |
+| Python |   3.9.2     |
+| PyTorch | 1.12.1 |
+| numpy | 1.21.5 |
+| imageio | 2.22.3| 
+| Pillow | 9.3.0 | 
+| cv2 | 4.5.5 |
+| timm | 0.4.12 |
+| tqdm | 4.64.1 |
+| mindspore | 2.0.0|
 
 
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.5 代码目录结构说明
 
 本sample工程名称为 VCOD_SLTNet，工程目录如下图所示：
 
@@ -36,52 +49,31 @@ SDK：mxVision 5.0.RC3（可通过cat SDK目录下的 version.info 查看）
 ```
 
 
-### 1.5 技术实现流程图
-
-![Flowchart](./flowchart.jpeg)
+## 2 设置环境变量
 
-图1 视频伪装物体检测流程图
-
-
-### 1.6 特性及适用场景
-
-对于伪装视频数据的分割任务均适用，输入视频需要转换为图片序列输入到模型中，具体可以参考 MoCA 数据格式与目录结构（如下所示），详见 [SLT-Net](https://xueliancheng.github.io/SLT-Net-project/) 与 [MoCA 数据集主页](https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/MoCA/)。
+在运行项目前，需要设置环境变量：
 
+MindSDK 环境变量：
 
+```Shell
+. ${SDK-path}/set_env.sh
 ```
---data
-    └── TestDataset_per_sq           # 测试数据集
-        ├── flower_crab_spider_1     # 不同场景
-            ├── GT                   # Ground Truth
-                ├── 00000.png
-                ├── .....
-            └── Imgs                 # 输入图片序列
-                ├── 00000.jpg
-                ├── .....
-        ......
 
+CANN 环境变量：
+
+```Shell
+. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh
 ```
 
+环境变量介绍
 
-## 2 环境依赖
+SDK-path: mxVision SDK 安装路径
 
-环境依赖软件和版本如下表：
+ascend-toolkit-path: CANN 安装路径。
 
-| 软件名称 | 版本   |
-| -------- | ------ |
-| MindX SDK  | 5.0.RC3 |
-| Python |   3.9.2     |
-|  CANN        |  7.0RC1    |
-| PyTorch | 1.12.1 |
-| numpy | 1.21.5 |
-| imageio | 2.22.3| 
-| Pillow | 9.3.0 | 
-| cv2 | 4.5.5 |
-| timm | 0.4.12 |
-| tqdm | 4.64.1 |
 
 
-## 3. 数据准备
+## 3. 准备模型
 
 ### 3.1 准备相关文件
 
@@ -205,7 +197,7 @@ python -m onnxsim --input-shape="1,9,352,352" --dynamic-input-shape sltnet.onnx
 步骤三、onnx模型转om模型
 
 ```
-atc --framework=5 --model=sltnet.onnx --output=sltnet --input_shape="image:1,9,352,352" --soc_version=Ascend310 --log=error
+atc --framework=5 --model=sltnet.onnx --output=sltnet --input_shape="image:1,9,352,352" --soc_version=Ascend310B1 --log=error
 ```
 
 注意：
@@ -215,9 +207,10 @@ atc --framework=5 --model=sltnet.onnx --output=sltnet --input_shape="image:1,9,3
 2. pth模型转onnx模型，onnx模型转om模型，均可能花费约1小时左右，视不同运行环境而定。如无报错，请耐心等待。
 
 
-## 4. 运行推理
+## 4. 运行
 
 
+**步骤1**
 使用如下命令，运行 `inference.py` 脚本：
 
 ```
@@ -240,6 +233,7 @@ device_id：设备编号
 注意，该脚本无需放入修改的 SLT-Net 目录，在任意位置均可执行，只需设置好上述参数即可。
 
 
+**步骤2** 查看结果：
 运行输出如下：
 
 ```
@@ -253,7 +247,7 @@ device_id：设备编号
 将展示剩余运行时间以及生成图片的路径。
 
 
-## 5. 精度评估
+## 5. 精度验证
 
 点击访问 [SLT_Net_MindXsdk_torch](https://github.com/shuowang-ai/SLT_Net_MindXsdk_torch) 并下载 `SLT_Net_MindXsdk_torch-master.zip` 代码压缩包，上传服务器并解压获得 `SLT_Net_MindXsdk_torch-master` 目录及相关文件；
 
diff --git a/contrib/VehicleIdentification/README.md b/contrib/VehicleIdentification/README.md
index 527fa1abbc448b50a04e6ced69c1d232b38e75b0..b6ad062c3081e7d760b07145910b83012c984fb6 100644
--- a/contrib/VehicleIdentification/README.md
+++ b/contrib/VehicleIdentification/README.md
@@ -1,36 +1,28 @@
 # 车型识别
 
 ## 1 介绍
+
+### 1.1 简介
 在本系统中，目的是基于MindX SDK，在昇腾平台上，开发端到端车型识别的参考设计，实现对图像中的车辆进行车型识别的功能，并把可视化结果保存到本地，达到功能要求。
 
 样例输入：带有车辆的jpg图片。
 
 样例输出：框出并标有车辆车型与置信度的jpg图片。
 
-### 1.1 支持的产品
-
-支持昇腾310芯片
-
-### 1.2 支持的版本
-
-CANN：7.0.RC1
+### 1.2 支持的产品
 
-SDK：mxVision 5.0.RC3（可通过cat SDK目录下的 version.info 查看）
-
-版本号查询方法，在Atlas产品环境下，运行命令：
-
-```bash
-npu-smi info
-```
-可以查询支持SDK的版本号
+本项目以昇腾Atlas 500 A2为主要的硬件平台。
 
+### 1.3 支持的版本
 
-### 1.3 软件方案介绍
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-本方案中，采用yolov3预训练模型对输入图片进行车辆识别，车辆识别后对识别出的车辆图像进行抠图，然后使用GoogLeNet_cars模型进行车型识别，最终根据GoogLeNet_cars模型识别得到的车型信息和置信度生成框出并标有车辆车型与置信度的jpg图片。
 
-
-### 1.4 代码目录结构与说明
+### 1.4 代码目录结构说明
 
 本工程名称为VehicleIdentification，工程目录如下图所示：
 ```
@@ -62,62 +54,22 @@ npu-smi info
 └── build.sh 							# 编译车型识别后处理插件脚本
 ```
 
-### 1.5 技术实现流程图
-
-![process](./img/process.png)
-
-图1 车型识别流程图
-
-
-
-![pipeline](./img/pipeline.png)
-
-图2 车型识别pipeline示意图
+## 2 设置环境变量
 
-
-### 1.6 适用场景
-项目适用于光照条件较好，车辆重叠程度低，车辆轮廓明显，且图片较清晰的测试图片
-
-**注**：由于GoogLeNet_cars模型限制，仅支持识别在`./models/vehicle/car.names`文件中的 **431** 种车辆。且由于此模型为2015年训练，在识别2015年之后外观有较大变化的车辆时误差较大。
-
-## 2 环境依赖
-
-| 软件名称 | 版本   |
-| :--------: | :------: |
-|Ubuntu|18.04.1 LTS   |
-| MindX SDK | 5.0.RC3    |
-| CANN | 7.0.RC1 |
-|Python|3.9.2|
-|numpy|1.22.3|
-|opencv-python|4.5.5|
+确保环境中正确安装mxVision SDK。
 
 在编译运行项目前，需要设置环境变量：
 
-- 环境变量介绍
-
-```bash
-# 执行如下命令，打开.bashrc文件
-vi .bashrc
-# 在.bashrc文件中添加以下环境变量
-export MX_SDK_HOME=${SDK安装路径}
-
-export LD_LIBRARY_PATH=${MX_SDK_HOME}/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib64:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64/
-
-export GST_PLUGIN_SCANNER=${MX_SDK_HOME}/opensource/libexec/gstreamer-1.0/gst-plugin-scanner
-
-export GST_PLUGIN_PATH=${MX_SDK_HOME}/opensource/lib/gstreamer-1.0:${MX_SDK_HOME}/lib/plugins
-
-export PYTHONPATH=${MX_SDK_HOME}/python:$PYTHONPATH
-
-# 保存退出.bashrc文件
-# 执行如下命令使环境变量生效
-source ~/.bashrc
-
-#查看环境变量
-env
 ```
+# 设置环境变量
+. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh 
+. ${SDK-path}/set_env.sh 
+```
+环境变量介绍
+ascend-toolkit-path: CANN 安装路径
+SDK-path: SDK mxVision 安装路径
 
-## 3 模型获取
+## 3 准备模型
 
 ### 3.1 yolo模型转换
 
@@ -130,14 +82,6 @@ env
 在`./models/yolo`目录下执行一下命令
 
 ```bash
-# 设置环境变量（请确认install_path路径是否正确）
-# Set environment PATH (Please confirm that the install_path is correct).
-
-export install_path=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
-export PATH=/usr/local/python3.9.2/bin:${install_path}/atc/ccec_compiler/bin:${install_path}/atc/bin:$PATH
-export PYTHONPATH=${install_path}/atc/python/site-packages:${install_path}/atc/python/site-packages/auto_tune.egg/auto_tune:${install_path}/atc/python/site-packages/schedule_search.egg
-export LD_LIBRARY_PATH=${install_path}/atc/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-export ASCEND_OPP_PATH=${install_path}/opp
 
 # 执行，转换YOLOv3模型
 # Execute, transform YOLOv3 model.
@@ -230,6 +174,8 @@ chmod 640 ./lib/libvehiclepostprocess.so
 python3 main.py
 ```
 
+**步骤4** 查看结果 
+
 执行后会在终端按顺序输出车辆的车型信息和置信度
 
 生成的结果图片中添加方框框出车辆，在方框左上角标出车型信息和置信度，按 **{原名}_result.jpg** 的命名规则存储在`./result`目录下，查看结果文件验证检测结果。
diff --git a/tutorials/DvppWrapperSample/README.md b/tutorials/DvppWrapperSample/README.md
index ce28629639554f0c26d40f03bfcda031a494a9f3..7ebe0aa135ae99e638f5d9bbf235cbeb63fa3eb5 100644
--- a/tutorials/DvppWrapperSample/README.md
+++ b/tutorials/DvppWrapperSample/README.md
@@ -1,16 +1,24 @@
 
 # DvppWrapper接口样例
 
-## 介绍
+## 1 介绍
+
+### 1.1 简介
 提供DvppWrapper接口样例，对图片实现编码，解码，缩放，抠图，以及把样例图片编码为264视频文件。
 
-## 准备
-打开百度图片https://image.baidu.com/，输入任何关键字，然后搜索，右击任意图片，点击另存为。把图片保存在DvppWrapperSample目录下。
+### 1.2 支持的产品
 
-## 编译与运行
-**步骤1** 修改CMakeLists.txt文件 将set(MX_SDK_HOME ${SDK安装路径}) 中的${SDK安装路径}替换为实际的SDK安装路径
+本项目支持昇腾Atlas 300I pro、 Atlas300V pro。
+
+### 1.3 支持的版本
+
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+| 6.0.RC2   | 8.0.RC2   |  24.1.RC2  |
 
-**步骤2** 设置环境变量
+## 2 设置环境变量
 ASCEND_HOME Ascend安装的路径，一般为/usr/local/Ascend
 LD_LIBRARY_PATH 指定程序运行时依赖的动态库查找路径
 ```
@@ -20,16 +28,21 @@ export ARCH_PATTERN=.
 export LD_LIBRARY_PATH=${MX_SDK_HOME}/lib/modelpostprocessors:${MX_SDK_HOME}/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib:${MX_SDK_HOME}/opensource/lib64:/usr/local/Ascend/driver/lib64:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64:/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest/acllib/lib64:${LD_LIBRARY_PATH}
 ```
 
-**步骤3** cd到DvppWrapperSample目录下，执行如下编译命令：
+
+## 3 编译与运行
+**步骤1** 修改CMakeLists.txt文件 将set(MX_SDK_HOME ${SDK安装路径}) 中的${SDK安装路径}替换为实际的SDK安装路径
+
+**步骤2** cd到DvppWrapperSample目录下，执行如下编译命令：
 ```
 mkdir build
 cd build
 cmake ..
 make
 ```
+**步骤3** 打开百度图片 https://image.baidu.com/ ，输入任何关键字，然后搜索，右击任意图片，点击另存为。把图片保存在DvppWrapperSample目录下。
 
 **步骤4** cd到DvppWrapperSample目录下，可看到可执行文件DvppWrapperSample， 实行命令：
 ```
 ./DvppWrapperSample ./保存的图片
 ```
-最后会生成缩放resize_result.jpg、抠图后保存的图片write_result_crop.jpg，以及编码保存的视频test.h264。
\ No newline at end of file
+**步骤5** 查看结果：最后会生成缩放resize_result.jpg、抠图后保存的图片write_result_crop.jpg，以及编码保存的视频test.h264。
\ No newline at end of file
diff --git a/tutorials/mxBaseSample/README.md b/tutorials/mxBaseSample/README.md
index 5defb7274bdc6153293584c05e707bea1eb44d81..a27bbc2a85c73ea7445d46fd13beb3d37bf33a53 100644
--- a/tutorials/mxBaseSample/README.md
+++ b/tutorials/mxBaseSample/README.md
@@ -1,36 +1,50 @@
 
 # C++ 基于MxBase 的yolov3图像检测样例及yolov3的后处理模块开发
 
-## 介绍
+## 1 介绍
+### 1.1 简介
 本开发样例是基于mxBase开发的端到端推理的C++应用程序，可在昇腾芯片上进行 yolov3 目标检测，并把可视化结果保存到本地。其中包含yolov3的后处理模块开发。
-该Sample的主要处理流程为：
-Init > ReadImage >Resize > Inference >PostProcess >DeInit
 
-## 模型转换
+### 1.2 支持的产品
+本项目以昇腾x86_64 Atlas 300l (型号3010) 和arm Atlas 300l (型号3000)为主要的硬件平台。
 
+### 1.3 支持的版本
+本样例配套的MxVision版本、CANN版本、Driver/Firmware版本如下所示：
+| MxVision版本  | CANN版本  | Driver/Firmware版本  |
+| --------- | ------------------ | -------------- | 
+| 5.0.0     | 7.0.0     |  23.0.0    |
+
+
+## 2 设置环境变量
+确保环境中正确安装mxVision SDK。
+
+在编译运行项目前，需要设置环境变量：
+
+```
+# 设置环境变量
+. ${ascend-toolkit-path}/set_env.sh 
+. ${SDK-path}/set_env.sh 
+```
+环境变量介绍:
+
+ascend-toolkit-path: CANN 安装路径
+
+SDK-path: SDK mxVision 安装路径
+
+## 3 准备模型
 **步骤1** 模型获取
 在ModelZoo上下载YOLOv3模型。[下载地址](https://mindx.sdk.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/mindxsdk-referenceapps%20/contrib/ActionRecognition/ATC%20YOLOv3%28FP16%29%20from%20TensorFlow%20-%20Ascend310.zip)
+
 **步骤2** 模型存放
 将获取到的YOLOv3模型pb文件放至上一级的models文件夹中
-**步骤3** 执行模型转换命令
 
-(1) 配置环境变量
-#### 设置环境变量（请确认install_path路径是否正确）
-#### Set environment PATH (Please confirm that the install_path is correct).
-```c
-export install_path=/usr/local/Ascend/ascend-toolkit/latest
-export PATH=/usr/local/python3.9.2/bin:${install_path}/atc/ccec_compiler/bin:${install_path}/atc/bin:$PATH
-export PYTHONPATH=${install_path}/atc/python/site-packages:${install_path}/atc/python/site-packages/auto_tune.egg/auto_tune:${install_path}/atc/python/site-packages/schedule_search.egg:$PYTHONPATH
-export LD_LIBRARY_PATH=${install_path}/atc/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
-export ASCEND_OPP_PATH=${install_path}/opp
+**步骤3** 执行模型转换命令
 
-```
-(2) 转换模型
 ```
 atc --model=./yolov3_tf.pb --framework=3 --output=./yolov3_tf_bs1_fp16 --soc_version=Ascend310 --insert_op_conf=./aipp_yolov3_416_416.aippconfig --input_shape="input:1,416,416,3" --out_nodes="yolov3/yolov3_head/Conv_6/BiasAdd:0;yolov3/yolov3_head/Conv_14/BiasAdd:0;yolov3/yolov3_head/Conv_22/BiasAdd:0"
 ```
 
-## 编译与运行
+## 4 编译与运行
 **步骤1** 修改CMakeLists.txt文件 将set(MX_SDK_HOME ${SDK安装路径}) 中的${SDK安装路径}替换为实际的SDK安装路径
 
 **步骤2** 设置环境变量
@@ -51,3 +65,4 @@ cd 到mxbase 目录下
 ```
 ./mxBase_sample ./test.jpg
 ```
+**步骤5** 查看结果：可在mxbase目录下查看到已生成结果result.jpg
\ No newline at end of file
diff --git a/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.cpp b/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.cpp
index 761be3d81d351966c185b6d055ec0fbd19a10d09..c93b873cd97ed7e5abbbda56d16e63b9cecc815e 100644
--- a/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.cpp
+++ b/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.cpp
@@ -58,7 +58,7 @@ APP_ERROR Yolov3Detection::LoadLabels(const std::string &labelPath, std::map<int
 
 // 设置配置参数
 void Yolov3Detection::SetYolov3PostProcessConfig(const InitParam &initParam,
-                                                       std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> &config) {
+                                                       std::map<std::string, std::string> &config) {
     MxBase::ConfigData configData;
     const std::string checkTensor = initParam.checkTensor ? "true" : "false";
     configData.SetJsonValue("CLASS_NUM", std::to_string(initParam.classNum));
@@ -73,9 +73,9 @@ void Yolov3Detection::SetYolov3PostProcessConfig(const InitParam &initParam,
     configData.SetJsonValue("ANCHOR_DIM", std::to_string(initParam.anchorDim));
     configData.SetJsonValue("CHECK_MODEL", checkTensor);
 
-    auto jsonStr = configData.GetCfgJson().serialize();
-    config["postProcessConfigContent"] = std::make_shared<std::string>(jsonStr);
-    config["labelPath"] = std::make_shared<std::string>(initParam.labelPath);
+    auto jsonStr = configData.GetCfgJson();
+    config["postProcessConfigContent"] = jsonStr;
+    config["labelPath"] = initParam.labelPath;
 }
 
 APP_ERROR Yolov3Detection::Init(const InitParam &initParam) {
@@ -103,7 +103,7 @@ APP_ERROR Yolov3Detection::Init(const InitParam &initParam) {
         return ret;
     }
 
-    std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> config;
+    std::map<std::string, std::string> config;
     SetYolov3PostProcessConfig(initParam, config);
     //  初始化yolov3后处理对象
     post_ = std::make_shared<Yolov3PostProcess>();
@@ -339,4 +339,4 @@ APP_ERROR Yolov3Detection::Process(const std::string &imgPath) {
         return ret;
     }
     return APP_ERR_OK;
-}
\ No newline at end of file
+}
diff --git a/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.h b/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.h
index a0ca54c42239eee049b256207cba57793938c42f..69bbc31d32f0eb397547b06b4fa6139e4a32fbf2 100644
--- a/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.h
+++ b/tutorials/mxBaseSample/yolov3Detection/Yolov3Detection.h
@@ -53,7 +53,7 @@ protected:
     APP_ERROR LoadLabels(const std::string &labelPath, std::map<int, std::string> &labelMap);
     APP_ERROR WriteResult(MxBase::TensorBase &tensor,
                          const std::vector<std::vector<MxBase::ObjectInfo>> &objInfos);
-    void SetYolov3PostProcessConfig(const InitParam &initParam, std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> &config);
+    void SetYolov3PostProcessConfig(const InitParam &initParam, std::map<std::string, std::string> &config);
 private:
     std::shared_ptr<MxBase::DvppWrapper> dvppWrapper_; // 封装DVPP基本编码、解码、扣图功能
     std::shared_ptr<MxBase::ModelInferenceProcessor> model_; // 模型推理功能处理
@@ -63,4 +63,4 @@ private:
     uint32_t deviceId_ = 0;
 
 };
-#endif
\ No newline at end of file
+#endif
diff --git a/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.cpp b/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.cpp
index b8b67efdc01af9d20a766ac88b5efab76baf6a27..c4869a80984ab80d399562f6a3c5f84c6c0aea16 100644
--- a/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.cpp
+++ b/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.cpp
@@ -54,7 +54,7 @@ Yolov3PostProcess &Yolov3PostProcess::operator=(const Yolov3PostProcess &other)
     return *this;
 }
 
-APP_ERROR Yolov3PostProcess::Init(const std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> &postConfig) {
+APP_ERROR Yolov3PostProcess::Init(const std::map<std::string, std::string> &postConfig) {
     LogDebug << "Start to Init Yolov3PostProcess.";
     APP_ERROR ret = ObjectPostProcessBase::Init(postConfig);
     if (ret != APP_ERR_OK) {
diff --git a/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.h b/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.h
index ec9f7ca110bae54d808932878ec840c5f0db4c05..3d5fd3366ac947ade699b0a3efb67ddc7455ce21 100644
--- a/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.h
+++ b/tutorials/mxBaseSample/yolov3PostProcess/Yolov3PostProcess.h
@@ -55,7 +55,7 @@ public:
 
     Yolov3PostProcess &operator=(const Yolov3PostProcess &other);
 
-    APP_ERROR Init(const std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> &postConfig) override;
+    APP_ERROR Init(const std::map<std::string, std::string> &postConfig) override;
 
     APP_ERROR DeInit() override;
 
@@ -63,7 +63,7 @@ public:
                       const std::vector<MxBase::ResizedImageInfo> &resizedImageInfos = {},
                       const std::map<std::string, std::shared_ptr<void>> &paramMap = {}) override;
 protected:
-    bool IsValidTensors(const std::vector<MxBase::TensorBase> &tensors) const override;
+    bool IsValidTensors(const std::vector<MxBase::TensorBase> &tensors) const;
 
     void ObjectDetectionOutput(const std::vector<MxBase::TensorBase> &tensors,
                                std::vector<std::vector<MxBase::ObjectInfo>> &objectInfos,
@@ -94,4 +94,4 @@ protected:
     int inputType_ = 0;
     std::vector<float> biases_ = {};
 };
-#endif
\ No newline at end of file
+#endif