Update infer.md

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@@ -157,7 +157,8 @@ def slider_predict(self,
                    overlap=36,
                    transforms=None,
                    invalid_value=255,
-                   merge_strategy='keep_last'):
+                   merge_strategy='keep_last',
+                   batch_size=1):
 ```
 
 输入参数列表：
@@ -171,6 +172,7 @@ def slider_predict(self,
 |`transforms`|`paddlers.transforms.Compose` \| `None`|对输入数据应用的数据变换算子。若为`None`，则使用训练器在验证阶段使用的数据变换算子。|`None`|
 |`invalid_value`|`int`|输出影像中用于标记无效像素的数值。|`255`|
 |`merge_strategy`|`str`|合并滑窗重叠区域使用的策略。`'keep_first'`表示保留遍历顺序（从左至右，从上往下，列优先）最靠前的窗口的预测类别；`'keep_last'`表示保留遍历顺序最靠后的窗口的预测类别；`'accum'`表示通过将各窗口在重叠区域给出的预测概率累加，计算最终预测类别。需要注意的是，在对大尺寸影像进行`overlap`较大的密集推理时，使用`'accum'`策略可能导致较长的推理时间，但一般能够在窗口交界部分取得更好的表现。|`'keep_last'`|
+|`batch_size`|`int`|预测时使用的mini-batch大小。|`1`|
 
 变化检测任务的滑窗推理API与图像分割任务类似，但需要注意的是输出结果中存储的地理变换、投影等信息以从第一时相影像中读取的信息为准，存储滑窗推理结果的文件名也与第一时相影像文件相同。