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README.md

@@ -134,7 +134,7 @@ python3 -m torch.distributed.launch --nproc_per_node 4 --nnodes 2 --node_rank 1
 #### 单卡推理
 
 ```
-python3 val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65 --batch-size 32 --weights yolov5s.pt
+python3 val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65 --batch-size 32 --weights yolov5s.pt --device 0
 ```
 
 #### 多卡推理
@@ -143,7 +143,9 @@ python3 val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65 --batch-size 3
 #以四卡推理为例
 python3 val.py --data coco.yaml --img 640 --conf 0.001 --iou 0.65 --batch-size 128 --weights yolov5s.pt --device 0,1,2,3
 ```
-
+#### result
+此处以yolov5s模型进行推理测试
+![bus](bus.jpg)
 ## 准确率数据
 
 |  模型   | 数据类型 | map0.5:0.95 | map0.5 |

model.properties

+# 模型编码
+modelCode=172
 # 模型名称
-modelName=Yolov5_PyTorch
+modelName=yolov5_pytorch
 # 模型描述
 modelDescription=YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,可以广泛应用于各种计算机视觉和人工智能领域的应用中
 # 应用场景(多个标签以英文逗号分割)
-appScenario= 训练,自动驾驶,智能安防,机器人,医疗
+appScenario= 推理,训练,实时物体检测,人脸检测和识别,物体计数与跟踪
 # 框架类型(多个标签以英文逗号分割)
 frameType=PyTorch