fix title (#1380)

docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md

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 * [1. 环境配置](#环境配置)
 * [2. 图像识别体验](#图像识别体验)
   * [2.1 下载、解压inference 模型与demo数据](#下载、解压inference_模型与demo数据)
-  * [2.2 商品别与检索](#商品识别与检索)
+  * [2.2 瓶装饮料识别与检索](#瓶装饮料识别与检索)
     * [2.2.1 识别单张图像](#识别单张图像)
     * [2.2.2 基于文件夹的批量识别](#基于文件夹的批量识别)
 * [3. 未知类别的图像识别体验](#未知类别的图像识别体验)
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 1. windows 环境下如果没有安装 wget , 可以按照下面的步骤安装 wget 与 tar 命令，也可以在下载模型时将链接复制到浏览器中下载，并解压放置在相应目录下； linux 或者 macOS 用户可以右键点击，然后复制下载链接，即可通过 `wget` 命令下载。
 2. 如果 macOS 环境下没有安装 `wget` 命令，可以运行下面的命令进行安装。
-3. 轻量级通用识别模型的预测配置文件和构建索引的配置文件目前使用的是服务器端商品识别模型的配置，您可以自行修改模型的路径完成相应的索引构建和识别预测。
 
 ```shell
 # 安装 homebrew
@@ -129,10 +128,10 @@ wget https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/rec/data/drink_da
 python3.7 python/build_gallery.py -c configs/build_general.yaml -o Global.rec_inference_model_dir=./models/product_ResNet50_vd_aliproduct_v1.0_infer
 ```
 
-<a name="商品识别与检索"></a>
-### 2.2 商品识别与检索
+<a name="瓶装饮料识别与检索"></a>
+### 2.2 瓶装饮料识别与检索
 
-以商品识别 demo 为例，展示识别与检索过程（如果希望尝试其他方向的识别与检索效果，在下载解压好对应的 demo 数据与模型之后，替换对应的配置文件即可完成预测）。
+以瓶装饮料识别 demo 为例，展示识别与检索过程（如果希望尝试其他方向的识别与检索效果，在下载解压好对应的 demo 数据与模型之后，替换对应的配置文件即可完成预测）。
 
 注意，此部分使用了 `faiss` 作为检索库，安装方法如下：