diff --git "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/ONNX\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/official/cv/ReID/ReID-strong-baseline/README.md" "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/ONNX\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/official/cv/ReID/ReID-strong-baseline/README.md"
index 2329cafc9de0d1f76eec0b885927c8cf4f714235..1e6369f6427715cfa993754e5ac5cf8966cba293 100644
--- "a/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/ONNX\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/official/cv/ReID/ReID-strong-baseline/README.md"
+++ "b/Ascend-PyTorch\347\246\273\347\272\277\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/ONNX\346\250\241\345\236\213\346\216\250\347\220\206\346\214\207\345\257\274/official/cv/ReID/ReID-strong-baseline/README.md"
@@ -8,7 +8,7 @@ $\color{red}{说明：删除线用于READ.md的说明，以下带有删除线的
 ```
 pip3.7 install -r requirements.txt  
 ```
-~~需要使用python3.7命令执行脚本，pip3.7命令安装库，torch使用1.5.0版本，如果开源模型代码导出onnx要求torch版本大于1.5.0，则使用1.8.0版本，并在此处说明。onnx默认选择1.7.0。requirements.txt中需要写明本模型离线推理所有必要依赖库的具体版本，版本号即是推理310服务器上推理时使用库的版本号，常用库包括numpy，Pillow，opencv-python等。目前atc工具支持的onnx算子版本opset_version为11。~~
+~~需要使用python3.7命令执行脚本，pip3.7命令安装库，torch使用开源1.5.0版本，如果开源模型代码导出onnx要求torch版本大于1.5.0，则使用1.8.0版本，并在此处说明。onnx默认选择1.7.0。requirements.txt中需要写明本模型离线推理所有必要依赖库的具体版本，版本号即是推理310服务器上推理时使用库的版本号，常用库包括numpy，Pillow，opencv-python等。目前atc工具支持的onnx算子版本opset_version为11。~~
 
 
 2.获取，修改与安装开源模型代码  
@@ -25,7 +25,7 @@ cd ..
 3.获取权重文件  
 
 [market_resnet50_model_120_rank1_945.pth](https://drive.google.com/open?id=1hn0sXLZ5yJcxtmuY-ItQfYD7hBtHwt7A)  
-~~优先使用训练提供的权重文件，如果训练的权重文件网上能获则需给出网址，否则需要给出从哪获取权重文件。如果训练没有提供权重则使用开源代码仓的权重文件。需要给出权重文件名~~  
+~~优先使用训练提供的权重文件，如果训练的权重文件网上能获则需给出网址，否则需要给出从哪获取权重文件。如果训练没有提供权重则使用开源代码仓基础配置的权重文件。需要给出权重文件名~~  
 
 4.数据集     
 [获取Market1501](http://www.liangzheng.org/Project/project_reid.html)，并重命名为market1501  
@@ -43,11 +43,12 @@ bash test/eval_acc_perf.sh --datasets_path=/root/datasets
  **评测结果：**   
 | 模型      | 官网pth精度  | 310离线推理精度  | 基准性能    | 310性能    |
 | :------: | :------: | :------: | :------:  | :------:  | 
-| ReID-strong-baseline bs1  | [rank1:94.5% mAP:85.9%](https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline) | rank1:94.5% mAP:85.9% |  992.9994fps | 1446.188fps | 
-| ReID-strong-baseline bs16 | [rank1:94.5% mAP:85.9%](https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline) | rank1:94.5% mAP:85.9% | 2211.7074fps | 2588.56fps | 
+| ReID-strong-baseline bs1  | [rank1:94.5% mAP:85.9%](https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline) | rank1:94.5% mAP:85.9% |  995fps | 1446.188fps | 
+| ReID-strong-baseline bs16 | [rank1:94.5% mAP:85.9%](https://github.com/michuanhaohao/reid-strong-baseline) | rank1:94.5% mAP:85.9% | 2210fps | 2588.56fps | 
 
 备注：  
 加上TEST.NECK_FEAT "('before')" TEST.FEAT_NORM "('no')"导出的onnx可以进行离线推理  
 不加TEST.NECK_FEAT "('before')" TEST.FEAT_NORM "('no')"导出的onnx转换的om精度与官网精度一致  
+~~onnx不支持动态batch，onnx因包含npu自定义算子而不能推理，模型不支持batch 16等特殊情况，需要备注一下~~