Update imgs/result.png, README.md files

README.md

@@ -63,11 +63,15 @@ docker run --rm --shm-size 10g --network=host --name=dbnet --privileged --device
 
 将训练数据解压到datasets目录下。
 
-训练命令：
+### 单机单卡
 
     ./run.sh
 
-## 准确率数据
+### result
+
+![image-20240307095138277](./imgs/result.png)
+
+## 精度
 
 测试数据使用的是icdar2015数据集，使用的加速卡是DCU Z100L。
 
@@ -75,10 +79,20 @@ docker run --rm --shm-size 10g --network=host --name=dbnet --privileged --device
 | :--: | :-----------------------------------: |
 |  1   | recall: 0.767070, precision: 0.894410 |
 
-### 代码仓库及问题反馈
+## 应用场景
+
+### 算法类别
+
+图像分类
+
+### 热点行业
+
+制造,能源,交通,网安
+
+## 源码仓库及问题反馈
 
 https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/dbnet
 
-### 参考
+## 参考资料
 
 https://github.com/WenmuZhou/DBNet.pytorch