Update PaddleSeg_Infer_Benchmark.md

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 - GPU: Tesla V100
 - CPU：Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz
 
-## 测试方法
-- 输入采用1000张RGB图片，batch_size为1。
-- 重复跑多轮，去掉第一轮预热时间，计后续几轮的平均时间：包括数据拷贝到GPU，预测引擎计算时间，预测结果拷贝回CPU 时间。
-- 采用Paddle C++预测引擎
-- 测试时开启了 FLAGS_cudnn_exhaustive_search=True，使用exhaustive方式搜索卷积计算算法。
-- 对于每个模型，测试了`OP`优化模型和原生模型的推理速度, 并分别就是否开启`FP16`和`FP32`的进行了测试
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 ## 推理速度测试数据
 
 **说明**： `OP优化模型`指的是`PaddleSeg 0.3.0`版以后导出的新版模型，把图像的预处理和后处理部分放入 GPU 中进行加速，提高性能。每个模型包含了三种`eval_crop_size`：`192x192`/`512x512`/`768x768`。