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@@ -71,10 +71,20 @@ PaddleClas的安装说明、模型训练、预测、评估以及模型微调（f
 ### 10万类图像分类预训练模型
 在实际应用中，由于训练数据匮乏，往往将ImageNet1K数据集训练的分类模型作为预训练模型，进行图像分类的迁移学习。然而ImageNet1K数据集的类别只有1000种，预训练模型的特征迁移能力有限。因此百度自研了一个有语义体系的、粒度有粗有细的10w级别的Tag体系，通过人工或半监督方式，至今收集到 5500w+图片训练数据；该系统是国内甚至世界范围内最大规模的图片分类体系和训练集合。PaddleClas提供了在该数据集上训练的ResNet50_vd的模型。下表显示了一些实际应用场景中，使用ImageNet预训练模型和上述10万类图像分类预训练模型的效果比对，使用10万类图像分类预训练模型，识别准确率最高可以提升30%。
 
-<div align="center">
-<img
-src="docs/images/10w_cls.png" width="450">
-</div>
+| 数据集   | 数据统计                | ImageNet预训练模型 | 10万类图像分类预训练模型 |
+|:--:|:--:|:--:|:--:|
+| 花卉    | class_num:102       | 0.7779        | 0.9892        |
+|       | train/val:5789/2396 |               |               |
+| 手绘简笔画 | class_num:18        | 0.8785        | 0.9107        |
+|       | train/val:1007/432  |               |               |
+| 植物叶子  | class_num:6         | 0.8212        | 0.8385        |
+|       | train/val:5256/2278 |               |               |
+| 集装箱车辆 | class_num:115       | 0.623         | 0.9524        |
+|       | train/val:4879/2094 |               |               |
+| 椅子    | class_num:5         | 0.8557        | 0.9077        |
+|       | train/val:169/784   |               |               |
+| 地质    | class_num:4         | 0.5719        | 0.6781        |
+|       | train/val:671/296   |               |               |
 
 10万类图像分类预训练模型下载地址如下，更多的相关内容请参考文档教程中的[**图像分类迁移学习章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/application/transfer_learning.html#id1)。