diff --git a/ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md b/ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
index 360acdb25e46ea1afbe195350b28a71b1411797a..e337b563efea5b3fccbe81b14abcd50f1d36d70b 100644
--- a/ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
+++ b/ppstructure/docs/PP-Structurev2_introduction.md
@@ -24,7 +24,7 @@ PP-Structurev2在PP-Structurev1的基础上进一步改进，主要有以下3个
 
  * **系统功能升级** ：新增图像矫正和版面复原模块，图像转word/pdf、关键信息抽取能力全覆盖！
  * **系统性能优化** ：
-	 * 版面分析：发布轻量级版面分析模型，速度提升**12倍**，平均CPU耗时仅需**70ms**！
+	 * 版面分析：发布轻量级版面分析模型，速度提升**11倍**，平均CPU耗时仅需**41ms**！
 	 * 表格识别：设计3大优化策略，预测耗时不变情况下，模型精度提升**6%**。
 	 * 关键信息抽取：设计视觉无关模型结构，语义实体识别精度提升**2.8%**，关系抽取精度提升**9.1%**。
  * **中文场景适配** ：完成对版面分析与表格识别的中文场景适配，开源**开箱即用**的中文场景版面结构化模型！
@@ -54,7 +54,7 @@ PP-Structurev2系统流程图如下所示，文档图像首先经过图像矫正
 
 最终，与PP-Structurev1相比：
 
-- 版面分析模型参数量减少95.6%，推理速度提升12倍，精度提升0.4%；
+- 版面分析模型参数量减少95.6%，推理速度提升11倍，精度提升0.4%；
 - 表格识别预测耗时不变，模型精度提升6%，端到端TEDS提升2%；
 - 关键信息抽取模型速度提升2.8倍，语义实体识别模型精度提升2.8%；关系抽取模型精度提升9.1%。