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@@ -15,14 +15,18 @@ PaddleClas的目的是为工业界和学术界提供一个图像分类任务相
 ## 模型库
 
 基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供ResNet、ResNet_vd、EfficientNet、Res2Net、HRNet、MobileNetV3等25种常用分类网络结构的简单介绍、论文指标复现配置，以及在复现过程中的训练技巧。与此同时，PaddleClas也提供了对应的117个图像分类预训练模型，并且基于TensorRT评估了所有模型的GPU预测时间，以及在骁龙855（SD855）上评估了移动端模型的CPU预测时间和存储大小。详情请见文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/zh_cn/models/models_intro.html)。
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     <img src="docs/images/models/main_fps_top1.png" width="600">
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 上图展示了一些适合服务器端应用的模型，使用V100，FP16和TensorRT预测一个batch的时间，其中batch_size=32，图中ResNet50_vd_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。图中相同颜色和符号的点代表同一系列不同规模的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、FP16和FP32的预测时间以及不同batch_size的预测时间请参考文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/zh_cn/models/models_intro.html)。
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 <img
 src="docs/images/models/mobile_arm_top1.png" width="600">
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 上图展示了一些适合移动端应用的模型，在SD855上预测一张图像的CPU时间以及模型的存储大小。图中MV3_large_x1_0_ssld（M是MobileNet的简称），MV3_small_x1_0_ssld、MV2_ssld和MV1_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。MV3_large_x1_0_ssld_int8是进一步进行INT8量化的模型。不同模型的FLOPS和Parameters、以及更多的GPU预测时间请参考文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/zh_cn/models/models_intro.html)。
 
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