diff --git a/benchmark/readme.md b/benchmark/readme.md
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..7f7704cca5341d495dfbcdc66ddfd29fbea1e1df
--- /dev/null
+++ b/benchmark/readme.md
@@ -0,0 +1,34 @@
+
+# PaddleOCR DB/EAST 算法训练benchmark测试
+
+PaddleOCR/benchmark目录下的文件用于获取并分析训练日志。
+训练采用icdar2015数据集，包括1000张训练图像和500张测试图像。模型配置采用resnet18_vd作为backbone，分别训练batch_size=8和batch_size=16的情况。
+
+## 运行训练benchmark
+
+benchmark/run_det.sh 中包含了三个过程：
+- 安装依赖
+- 下载数据
+- 执行训练
+- 日志分析获取IPS
+
+在执行训练部分，会执行单机单卡（默认0号卡）单机多卡训练，并分别执行batch_size=8和batch_size=16的情况。所以执行完后，每种模型会得到4个日志文件。
+
+run_det.sh 执行方式如下:
+
+```
+# cd PaddleOCR/
+bash benchmark/run_det.sh 
+```
+
+以DB为例，将得到四个日志文件，如下：
+```
+det_res18_db_v2.0_sp_bs16_fp32_1
+det_res18_db_v2.0_sp_bs8_fp32_1
+det_res18_db_v2.0_mp_bs16_fp32_1
+det_res18_db_v2.0_mp_bs8_fp32_1
+```
+
+
+
+
diff --git a/benchmark/run_det.sh b/benchmark/run_det.sh
index 582ac9b560402f753c1fee037c6dab381e0597da..c507510c615a60177e07300976947b010dbae990 100644
--- a/benchmark/run_det.sh
+++ b/benchmark/run_det.sh
@@ -1,11 +1,10 @@
 # 提供可稳定复现性能的脚本，默认在标准docker环境内py37执行： paddlepaddle/paddle:latest-gpu-cuda10.1-cudnn7  paddle=2.1.2  py=37
-# 执行目录：需说明
-#cd PaddleOCR
+# 执行目录: ./PaddleOCR
 # 1 安装该模型需要的依赖 (如需开启优化策略请注明)
 python3.7 -m pip install -r requirements.txt
 # 2 拷贝该模型需要数据、预训练模型
-#wget -p ./tain_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015.tar && cd train_data  && tar xf icdar2015.tar && cd ../
-#wget -p ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_pretrained.pdparams
+wget -c  -p ./tain_data/  https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/test/icdar2015.tar && cd train_data  && tar xf icdar2015.tar && cd ../
+wget -c -p ./pretrain_models/ https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/ResNet50_vd_pretrained.pdparams
 # 3 批量运行（如不方便批量，1，2需放到单个模型中）
 
 model_mode_list=(det_res18_db_v2.0 det_r50_vd_east)