add model.properties

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@@ -54,7 +54,12 @@ COCO数据集的广泛使用使得其成为计算机视觉领域中的一个标
         python3 pickle_coco_annotations.py --root <path/to/detectron2/dataset/dir> --ann_file <path/to/coco/annotation/file> --pickle_output_file <path/to/pickled/output/file>
 ## 训练
 
+### 测试规模
+
+单机8卡进行性能&&精度测试
+
 ### 环境配置
+
 提供[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取的训练的docker镜像：
 * 训练镜像：
 
@@ -65,13 +70,13 @@ python依赖安装：
     cd ./cocoapi-0.7.0/PythonAPI; python3 setup.py install
 
 ### 训练
-训练命令（此处以单机8卡规模为例说明）：
+训练命令：
 
     bash sbatch.sh #输出结果见log.txt
     注：可通过修改./maskrcnn_benchmark.bak/config/paths_catalog_dbcluster.py文件按需更改数据读取位置
 
-## 性能和准确率数据
-测试采用上述输入数据，加速卡采用Z100L，可最终达到收敛精度要求
+## 测试结果
+采用上述输入数据，加速卡采用Z100L*8，可最终达到官方收敛要求；
 
 ## 历史版本
 * https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/mlperf_maskrcnn

model.properties

+# 模型名称
+modelName=MaskRCNN
+# 模型描述
+modelDescription=MaskRCNN是一种基于Faster R-CNN的物体检测和实例分割模型
+# 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
+appScenario=CV
+# 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
+frameType=Pytorch
+