diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
index 351fbf4454160a5c60e242eef7e589c98838505f..0430afa6316b765fed5de309691780d4e4a05211 100644
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@@ -130,7 +130,7 @@ PaddleClas提供了覆盖人、车、OCR场景九大常见任务的分类模型
## PP-ShiTuV2图像识别系统
-在 **[PP-ShiTu](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)** 的基础上,我们针对数据集、特征提取模块进行了优化,加入了更多数据集和更为通用的优化策略,使得模型的检索精度在多种常见场景下得到显著提升。更多细节请参考 **[PP-ShiTuV2](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTu_introduction.md)**
+在 **[PP-ShiTu](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)** 的基础上,我们针对数据集、特征提取模块进行了优化,加入了更多数据集和更为通用的优化策略,使得模型的检索精度在多种常见场景下得到显著提升。更多细节请参考 **[PP-ShiTuV2](./docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTuV2_introduction.md)**

diff --git a/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTu_introduction.md b/docs/zh_CN/PPShiTu/PPShiTu_introduction.md
index 9abca1e24a45063e60fd8f6858be6c8515d91172..1333ed77b7e1ed056329cae96075dc558158ee69 100644
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@@ -1,23 +1 @@
-## PP-ShiTuV2图像识别系统
-
-## 目录
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-- [1. PULC方案简介](#1)
-- [2. 数据准备](#2)
- - [2.1 数据集格式说明](#2.1)
- - [2.2 标注文件生成](#2.2)
-- [3. 使用标准分类配置进行训练](#3)
- - [3.1 骨干网络PP-LCNet](#3.1)
- - [3.2 SSLD预训练权重](#3.2)
- - [3.3 EDA数据增强策略](#3.3)
- - [3.4 SKL-UGI模型蒸馏](#3.4)
- - [3.5 总结](#3.5)
-- [4. 超参搜索](#4)
- - [4.1 基于默认配置搜索](#4.1)
- - [4.2 自定义搜索配置](#4.2)
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-## PP-ShiTuV2简介
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-PP-ShiTuV2 是基于 PP-ShiTuV1 改进的一个实用轻量级通用图像识别系统,相比 PP-ShiTuV1 具有更高的识别精度、更强的泛化能力以及更快的推理速度
*。该系统主要针对训练数据集、主体检测、特征提取三个部分进行优化,各自使用了更优的骨干网络、损失函数与训练策略。使得 PP-ShiTuV2 在多个实际应用场景上的检索性能有显著提升。
-
-## 数据集介绍
+TODO