Update discription of usage

deploy/cpp_infer/readme.md

@@ -183,7 +183,7 @@ cmake .. \
 make -j
 ```
 
-`OPENCV_DIR`为opencv编译安装的地址；`LIB_DIR`为下载(`paddle_inference`文件夹)或者编译生成的Paddle预测库地址(`build/paddle_inference_install_dir`文件夹)；`CUDA_LIB_DIR`为cuda库文件地址，在docker中；为`/usr/local/cuda/lib64`；`CUDNN_LIB_DIR`为cudnn库文件地址，在docker中为`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/`。
+`OPENCV_DIR`为opencv编译安装的地址；`LIB_DIR`为下载(`paddle_inference`文件夹)或者编译生成的Paddle预测库地址(`build/paddle_inference_install_dir`文件夹)；`CUDA_LIB_DIR`为cuda库文件地址，在docker中为`/usr/local/cuda/lib64`；`CUDNN_LIB_DIR`为cudnn库文件地址，在docker中为`/usr/lib/x86_64-linux-gnu/`。
 
 
 * 编译完成之后，会在`build`文件夹下生成一个名为`ocr_system`的可执行文件。
@@ -211,6 +211,7 @@ max_side_len  960 # 输入图像长宽大于960时，等比例缩放图像，使
 det_db_thresh  0.3 # 用于过滤DB预测的二值化图像，设置为0.-0.3对结果影响不明显
 det_db_box_thresh  0.5 # DB后处理过滤box的阈值，如果检测存在漏框情况，可酌情减小
 det_db_unclip_ratio  1.6 # 表示文本框的紧致程度，越小则文本框更靠近文本
+use_polygon_score 1 # 是否使用多边形框计算bbox score，0表示使用矩形框计算。矩形框计算速度更快，多边形框对弯曲文本区域计算更准确。
 det_model_dir  ./inference/det_db # 检测模型inference model地址
 
 # cls config

deploy/cpp_infer/readme_en.md

@@ -219,6 +219,7 @@ max_side_len  960 #  Limit the maximum image height and width to 960
 det_db_thresh  0.3 # Used to filter the binarized image of DB prediction, setting 0.-0.3 has no obvious effect on the result
 det_db_box_thresh  0.5 # DDB post-processing filter box threshold, if there is a missing box detected, it can be reduced as appropriate
 det_db_unclip_ratio  1.6 # Indicates the compactness of the text box, the smaller the value, the closer the text box to the text
+use_polygon_score 1 # Whether to use polygon box to calculate bbox score, 0 means to use rectangle box to calculate. Use rectangular box to calculate faster, and polygonal box more accurate for curved text area.
 det_model_dir  ./inference/det_db # Address of detection inference model
 
 # cls config