doc: 增加后续 CV 方向计划

README.md

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 # whaleAnno
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 Datawhale自研数据标注工具
 
-## Demo
-https://tekii.cn/ner
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 ## 功能开发进度
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 - NLP：
-  - [x] 命名实体识别
+  - [X] 命名实体识别
-  - [x] 文本分类
+  - [X] 文本分类
-  - [x] 人类反馈强化学习
+  - [X] 人类反馈强化学习
-  - [x] 关系标注
+  - [X] 关系标注
 - CV：
-  - [x] 关键点
+  - [X] 关键点
+  - [ ] 目标检测
+  - [ ] 语义分割
 
 ## 快速开始
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 ### 环境配置
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 #### Python 3
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 经测试whaleAnno后端代码可在Python 3.7.9上运行，您也可以测试其他版本，一般建议安装最新版
 
 ### 克隆项目
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 ```shell
 git clone https://github.com/datawhalechina/whale-anno.git
 ```
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 ### 安装依赖
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 ```shell
 # 下载后端依赖
 python3 -m pip install flask==2.0.0
 ```
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 后端只依赖了flask这个第三方库
 
 ### 启动项目
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 打开终端
+
 ```shell
 # 进入后端目录
 cd ./be
 # 启动后端脚本
 python3 ./run.py
 ```
+
 此时项目会被启动在http://localhost:9060/index.html
 
 ### 开始使用
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 打开上述地址，然后点击[这里](https://www.bilibili.com/video/BV1v64y197iA?p=2)查看使用教程。此外，我们还提供了一个用于临时标注少量数据的单机版本（目前仅支持Windows），点击[这里](https://github.com/datawhalechina/whale-anno/releases)去下载，点击[这里](https://www.bilibili.com/video/BV1v64y197iA?p=1)查看单机版使用教程
 
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 ## 开发团队
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 |      职责      |                  名单                  |
-| :---: | :---: |
+| :------------: | :-------------------------------------: |
 |  **PM**  |    [谢文睿](https://github.com/Sm1les)    |
 | **前端** |  [马琦钧](https://github.com/Skypow2012)  |
 | **后端** | [张翔宇](https://github.com/xgdyp)、付文豪 |
 
 ## 关注我们
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 <div align=center>
 <img src="https://raw.githubusercontent.com/datawhalechina/pumpkin-book/master/res/qrcode.jpeg" width = "250" height = "270" alt="Datawhale是一个专注AI领域的开源组织，以“for the learner，和学习者一起成长”为愿景，构建对学习者最有价值的开源学习社区。关注我们，一起学习成长。">
 </div>
 
 ## LICENSE
-<img style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-lightgrey" /><br />本作品采用GNU General Public License v3.0进行许可。
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+`<img style="border-width:0" src="https://img.shields.io/badge/license-GPL--3.0-lightgrey" /><br />`本作品采用GNU General Public License v3.0进行许可。