diff --git a/README.md b/README.md
index 3ddfcacd7a92f371875d9873c4b840c345e0f9c5..bfe2fd0b6a3a1d22016a044f88c0db3bea8e5af5 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
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     <img src="./docs/images/models/T4_benchmark/t4.fp32.bs4.main_fps_top1.png" width="700">
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-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预测一张图像的时间和其准确率，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)。
 
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 <img
diff --git a/docs/images/models/mobile_arm_storage.png b/docs/images/models/mobile_arm_storage.png
index a0cae065721ac0d193c0709c805a8537cbe7d627..07e1f4f3fe95ed7e9a358b212f4d5d939fb94a02 100644
Binary files a/docs/images/models/mobile_arm_storage.png and b/docs/images/models/mobile_arm_storage.png differ
diff --git a/docs/images/models/mobile_arm_top1.png b/docs/images/models/mobile_arm_top1.png
index de42eb18065262f12fc0af06408f5602a1bcf194..06add75fe630510e6ab9af62b3fa93dc166b7944 100644
Binary files a/docs/images/models/mobile_arm_top1.png and b/docs/images/models/mobile_arm_top1.png differ