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README.md

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 基于ImageNet1k分类数据集，PaddleClas提供ResNet、ResNet_vd、Res2Net、HRNet、MobileNetV3等23种系列的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，也提供了对应的117个图像分类预训练模型，并且基于TensorRT评估了服务器端模型的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。支持的***预训练模型列表、下载地址以及更多信息***请见文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/models/models_intro.html)。
 
 <div align="center">
-    <img src="./docs/images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.main_fps_top1.png" width="700">
+    <img src="./docs/images/models/V100_benchmark/v100.fp32.bs1.main_fps_top1_s.jpg" width="700">
 </div>
 
-上图对比了一些最新的面向服务器端应用场景的模型，在使用T4，FP32和TensorRT，batch size为4时的预测时间及其准确率，图中准确率82.4%的ResNet50_vd_ssld和83.7%的ResNet101_vd_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD知识蒸馏方案训练的模型。图中相同颜色和符号的点代表同一系列不同规模的模型。不同模型的简介、FLOPS、Parameters以及详细的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/models/models_intro.html)。
+上图对比了一些最新的面向服务器端应用场景的模型，在使用V100，FP32和TensorRT，batch size为1时的预测时间及其准确率，图中准确率82.4%的ResNet50_vd_ssld和83.7%的ResNet101_vd_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD知识蒸馏方案训练的模型。图中相同颜色和符号的点代表同一系列不同规模的模型。不同模型的简介、FLOPS、Parameters以及详细的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/models/models_intro.html)。
 
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docs/zh_CN/models/models_intro.md

@@ -23,7 +23,8 @@ python tools/infer/predict.py \
     --batch_size=1
 ```
 
-![](../../images/models/main_fps_top1.png)
+![](../../images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.main_fps_top1.png)
+
 ![](../../images/models/mobile_arm_top1.png)