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[cherry-pick] 更新ppshitu lite readme

deploy/lite_shitu/README.md

@@ -1,6 +1,6 @@
 # PP-ShiTu在Paddle-Lite端侧部署
 
-本教程将介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 在移动端部署PaddleDetection模型的详细步骤。
+本教程将介绍基于[Paddle Lite](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite) 在移动端部署PaddleClas PP-ShiTu模型的详细步骤。
 
 Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IOT端提供高效推理能力，并广泛整合跨平台硬件，为端侧部署及应用落地问题提供轻量化的部署方案。
 
@@ -11,13 +11,21 @@ Paddle Lite是飞桨轻量化推理引擎，为手机、IOT端提供高效推理
 - 安卓手机（armv7或armv8）
 
 ### 1.1 准备交叉编译环境
-交叉编译环境用于编译 Paddle Lite 和 PaddleDetection 的C++ demo。
+交叉编译环境用于编译 Paddle Lite 和 PaddleClas 的PP-ShiTu Lite demo。
 支持多种开发环境，不同开发环境的编译流程请参考对应文档，请确保安装完成Java jdk、Android NDK(R17以上)。
 
 1. [Docker](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#docker)
 2. [Linux](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#linux)
 3. [MAC OS](https://paddle-lite.readthedocs.io/zh/latest/source_compile/compile_env.html#mac-os)
 
+```shell
+# 配置完成交叉编译环境后，更新环境变量
+# for docker、Linux
+source ~/.bashrc
+# for Mac OS
+source ~/.bash_profile
+```
+
 ### 1.2 准备预测库
 
 预测库有两种获取方式：
@@ -92,10 +100,10 @@ rm -f ppshitu_lite_models_v1.0.tar
 
 ```shell
 # 如果测试单张图像
-python generate_json_config.py --det_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_v1.0_lite.nb  --rec_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/general_PPLCNet_x2_5_quant_v1.0_lite.nb --rec_label_path ppshitu_lite_models_v1.0/label.txt --img_path images/demo.jpg
+python generate_json_config.py --det_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.0_lite.nb  --rec_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/general_PPLCNet_x2_5_quant_v1.0_lite.nb --rec_label_path ppshitu_lite_models_v1.0/label.txt --img_path images/demo.jpg
 # or
 # 如果测试多张图像
-python generate_json_config.py --det_model_path models/mainbody_det.nb  --rec_model_path models/rec.nb --rec_label_path models/label.txt --img_dir images
+python generate_json_config.py --det_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/mainbody_PPLCNet_x2_5_640_quant_v1.0_lite.nb  --rec_model_path ppshitu_lite_models_v1.0/general_PPLCNet_x2_5_quant_v1.0_lite.nb --rec_label_path ppshitu_lite_models_v1.0/label.txt --img_dir images
 
 # 执行完成后，会在lit_shitu下生成shitu_config.json配置文件