Update faq_2021_s2.md

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 **A**：目前的主体检测模型训练时使用了COCO、Object365、RPC、LogoDet等公开数据集，如果被检测数据是类似工业质检等于常见类别差异较大的数据，需要基于目前的检测模型重新微调训练。
 
-### Q1.2: 添加图片后建索引报assert text_num >= 2错？
+### Q1.2: 添加图片后建索引报`assert text_num >= 2`错？
 
 **A**：请确保data_file.txt中图片路径和图片名称中间的间隔为单个table，而不是空格。
 
-### Q1.3: 识别模块预测时报Illegal instruction错？
+### Q1.3: 识别模块预测时报`Illegal instruction`错？
 
 **A**：可能是编译生成的库文件与您的环境不兼容，导致程序报错，如果报错，推荐参考[向量检索教程](../../../deploy/vector_search/README.md)重新编译库文件。
 
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 **A**：主体检测模型会返回检测框，但事实上为了让后续的识别模型更加准确，在返回检测框的同时也返回了原图。后续会根据原图或者检测框与库中的图片的相似度排序，相似度最高的库中图片的标签即为被识别图片的标签。
 
-### Q1.12 使用circle loss还需加triplet loss吗？
+### Q1.12 使用`circle loss`还需加`triplet loss`吗？
 
-**A**：circle loss是统一了样本对学习和分类学习的两种形式，如果是分类学习的形式的话，可以增加triplet loss。
+**A**：`circle loss`是统一了样本对学习和分类学习的两种形式，如果是分类学习的形式的话，可以增加`triplet loss`。
 
 ### Q1.13 hub serving方式启动某个模块，怎么添加该模块的参数呢？
 
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 2.模型微调时，学习率不要太大，如设置0.001就好。
 
 
-### Q1.15 SSLD中，大模型在500M数据上预训练后蒸馏小模型，然后在1M数据上蒸馏finetune 小模型？
+### Q1.15 SSLD中，大模型在500M数据上预训练后蒸馏小模型，然后在1M数据上蒸馏finetune小模型？
 
 **A**：步骤如下：
 
-1.基于facebook开源的ResNeXt101-32x16d-wsl模型 去蒸馏得到了ResNet50-vd模型；
+1.基于facebook开源的`ResNeXt101-32x16d-wsl`模型 去蒸馏得到了`ResNet50-vd`模型；
 
-2.用这个ResNet50-vd，在500W数据集上去蒸馏MobilNetV3；
+2.用这个`ResNet50-vd`，在500W数据集上去蒸馏`MobilNetV3`；
 
 3.考虑到500W的数据集的分布和100W的数据分布不完全一致，所以这块，在100W上的数据上又finetune了一下，精度有微弱的提升。
 
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 ### Q1.18 训练SwinTransformer，loss出现nan
 
-**A**：训练swin-transformer的话，需要使用paddle-dev去训练，安装方式参考[paddlepaddle安装方式](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html)，后续paddlepaddle-2.1也会同时支持。
+**A**：训练SwinTransformer的话，需要使用paddle-dev去训练，安装方式参考[paddlepaddle安装方式](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/develop/install/pip/linux-pip.html)，后续paddlepaddle-2.1也会同时支持。
 
 ### Q1.19 新增底库数据需要重新构建索引吗？
 
 **A**：这一版需要重新构建索引，未来版本会支持只构建新增图片的索引。
 
-### Q1.20 PaddleClas 的train log 文件在哪里？
+### Q1.20 PaddleClas 的`train_log`文件在哪里?
 
-**A**：在保存权重的路径中存放了train.log。
+**A**：在保存权重的路径中存放了`train.log`。