fix some error in pdx docs

Author: AmberC0209

README_CN.md

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 ## <img src="./docs/images/seg_news_icon.png" width="20"/> 最新动态
 
-- **🔥[2024-10-1] 添加语义分割领域一站式全流程开发能力**:
-  *  飞桨一站式全流程开发工具PaddleX，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**一站式全流程**开发能力：
+- **🔥[2024-10-1] 添加语义分割领域低代码全流程开发能力**:
+  *  飞桨低代码开发工具PaddleX，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**低代码全流程**开发能力：
      * 🎨 [**模型丰富一键调用**](docs/paddlex/quick_start.md)：将通用语义分割和图像异常检测涉及的**19个模型**整合为2条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合使用**。
      * 🚀 [**提高效率降低门槛**](docs/paddlex/overview.md)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
 
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 ## [⚡ 快速开始](docs/paddlex/quick_start.md)
 
-## 🔥 [一站式全流程开发](docs/paddlex/overview.md)
+## 🔥 [低代码全流程开发](docs/paddlex/overview.md)
 
 ## <img src="./docs/images/model.png" width="20"/> 产品矩阵
 

docs/paddlex/overview.md

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-## 目录
-- [1. 一站式全流程开发简介](#1-一站式全流程开发简介)
+### 目录
+- [1. 低代码全流程开发简介](#1-低代码全流程开发简介)
 - [2. 图像分割相关能力支持](#2-图像分割相关能力支持)
 - [3. 图像分割相关模型产线列表和教程](#3-图像分割相关模型产线列表和教程)
 - [4. 图像分割相关单功能模块列表和教程](#4-图像分割相关单功能模块列表和教程)
 
 <a name="1"></a>
 
-## 1. 一站式全流程开发简介
+## 1. 低代码全流程开发简介
 
-飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著**减少模型开发的时间消耗**，**降低其开发难度**，大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下：
+飞桨低代码开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**低代码全流程**开发能力。通过低代码全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著**减少模型开发的时间消耗**，**降低其开发难度**，大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下：
 
 * 🎨 **模型丰富一键调用**：将通用语义分割和图像异常检测涉及的**19个模型**整合为2条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持图像分类、目标检测、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合使用**。
 

docs/paddlex/quick_start.md

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 # 快速开始
 
 >**说明：**
->* 飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
->* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**图像分割相关产线**的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考[PaddleSeg一站式全流程开发](./overview.md)中相关章节。
+>* 飞桨低代码开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleSeg的先进技术，支持了图像分割领域的**低代码全流程**开发能力。通过低代码全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
+>* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**图像分割相关产线**的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考[PaddleSeg低代码全流程开发](./overview.md)中相关章节。
 
 
 ### 🛠️ 安装
 
-> ❗安装PaddleX前请先确保您有基础的**Python运行环境**。
+> ❗安装PaddleX前请先确保您有基础的**Python运行环境**。（注：当前支持Python 3.8 ～ Python 3.10下运行，更多Python版本适配中）。
 * **安装PaddlePaddle**
 ```bash
 # cpu
@@ -50,11 +50,10 @@ paddlex --pipeline semantic_segmentation --input https://paddle-model-ecology.bj
 运行后，得到的结果为：
 
 ```
-{'img_path': '/root/.paddlex/predict_input/makassaridn-road_demo.png'}
+{'input_path': '/Users/chenghong01/.paddlex/predict_input/makassaridn-road_demo.png', 'pred': '...'}
 ```
 ![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/semantic_segmentation/03.png)
 
-可视化图片默认保存在 `output` 目录下，您也可以通过 `--save_path` 进行自定义。
 
 其他产线的命令行使用，只需将`pipeline`参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的命令：
 
@@ -93,7 +92,6 @@ for res in output:
 ```
 ![](https://raw.githubusercontent.com/cuicheng01/PaddleX_doc_images/main/images/pipelines/image_anomaly_detection/02.png)
 
-可视化图片默认保存在 `output` 目录下，您也可以通过 `--save_path` 进行自定义。
 
 其他产线的Python脚本使用，只需将`create_pipeline()`方法的`pipeline`参数调整为相应产线的名称。下面列出了每个产线对应的参数名称及详细的使用解释：