fixed readme

README.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 ### Work with TensorFlow Object Detection API and Google PubLayNet dataset
     
-1 Структура датасета PubLayNet
+1 Структура проекта и датасетов
 ```bash
 Датасет размещен по https://dax-assets-dev.s3.us-south.cloud-object-storage.appdomain.cloud/dax-publaynet/1.0.0/PubLayNet.html
 Датасет PubLayNet помещен в директорию DataSet/:
@@ -14,6 +14,13 @@ PubLayNet/images - скачанные изображения в подпапка
 
 PubLayNet/labeled - изображения с нарисованным GT, генерируются из DataSet/draw_GT.py
 ```
+В директориях:
+* /tfrecord_data - расположены *.tfrecord
+* /training - расположены подпапки data_PubNet_frcnn, data_CLAW_frcnn которые предназначены для обучения моделей 
+(см. пункт "Обучение" в скрипте train.py указывается в параметре --train_dir)
+* /configs - расположены конфигурационные файлы для тренинга моделей (*.config) 
+и описание тренируемых классов (label_map.pbtxt), которые используются для обучения
+* /pretrain_models - расположены претреннерованные модели, которые скачены из зоопарка Tensorflow
 
 2 Конвертация json в csv
 ```bash
@@ -49,6 +56,7 @@ python test_model.py
 ```bash
 python evaluate_model.py
 ```
+
 8 Преобразователи форматов GT в utils_convert_draw_format/
 * convert_csv_to_coco.py - csv в COCO format
 * convert_json_to_csv.py - COCO format в csv