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--- a/doc/doc_ch/algorithm_rec_rare.md
+++ b/doc/doc_ch/algorithm_rec_rare.md
+# RARE
+
+- [1. 算法简介](#1)
+- [2. 环境配置](#2)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
+    - [3.1 训练](#3-1)
+    - [3.2 评估](#3-2)
+    - [3.3 预测](#3-3)
+- [4. 推理部署](#4)
+    - [4.1 Python推理](#4-1)
+    - [4.2 C++推理](#4-2)
+    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
+    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
+- [5. FAQ](#5)
+
+<a name="1"></a>
+## 1. 算法简介
+
+论文信息：
+> [Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification](https://arxiv.org/abs/1603.03915v2)
+> Baoguang Shi, Xinggang Wang, Pengyuan Lyu, Cong Yao, Xiang Bai∗
+> CVPR, 2016
+
+使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估，算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|配置文件|Avg Accuracy|下载链接|
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+|RARE|Resnet34_vd|[configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml](../../configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml)|83.6%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|
+|RARE|MobileNetV3|[configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_att.yml](../../configs/rec/rec_mv3_tps_bilstm_att.yml)|82.5%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar)|
+
+
+<a name="2"></a>
+## 2. 环境配置
+请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。
+
+<a name="3"></a>
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+请参考[文本识别训练教程](./recognition.md)。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要**更换配置文件**即可。以基于Resnet34_vd骨干网络为例:
+
+<a name="3.1"></a>
+### 3.1 训练
+
+```
+#单卡训练（训练周期长，不建议）
+python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml
+#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml
+```
+
+<a name="3.2"></a>
+### 3.2 评估
+
+```
+# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待评估模型
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy
+```
+
+<a name="3.3"></a>
+### 3.3 预测
+
+```
+# 预测使用的配置文件必须与训练一致
+python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
+```
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+### 4.1 Python推理
+首先将RARE文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，在MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练得到的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
+
+```shell
+python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_tps_bilstm_att.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_tps_bilstm_att_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_rare
+```
+
+RARE文本识别模型推理，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="doc/imgs_words/en/word_1.png" --rec_model_dir="./inference/rec_rare/"
+```
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理
+
+暂不支持
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+RARE模型还支持以下推理部署方式：
+
+- Paddle2ONNX推理：准备好推理模型后，参考[paddle2onnx](../../deploy/paddle2onnx/)教程操作。
+
+<a name="5"></a>
+## 5. FAQ
+
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@inproceedings{2016Robust,
+  title={Robust Scene Text Recognition with Automatic Rectification},
+  author={ Shi, B.  and  Wang, X.  and  Lyu, P.  and  Cong, Y.  and  Xiang, B. },
+  booktitle={2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
+  year={2016},
+}
+```
--- a/doc/doc_ch/algorithm_rec_rosetta.md
+++ b/doc/doc_ch/algorithm_rec_rosetta.md
+# Rosetta
+
+- [1. 算法简介](#1)
+- [2. 环境配置](#2)
+- [3. 模型训练、评估、预测](#3)
+    - [3.1 训练](#3-1)
+    - [3.2 评估](#3-2)
+    - [3.3 预测](#3-3)
+- [4. 推理部署](#4)
+    - [4.1 Python推理](#4-1)
+    - [4.2 C++推理](#4-2)
+    - [4.3 Serving服务化部署](#4-3)
+    - [4.4 更多推理部署](#4-4)
+- [5. FAQ](#5)
+
+<a name="1"></a>
+## 1. 算法简介
+
+论文信息：
+> [Rosetta: Large Scale System for Text Detection and Recognition in Images](https://arxiv.org/abs/1910.05085)
+> Borisyuk F ,  Gordo A ,  V  Sivakumar
+> KDD, 2018
+
+使用MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练，在IIIT, SVT, IC03, IC13, IC15, SVTP, CUTE数据集上进行评估， 算法复现效果如下：
+
+|模型|骨干网络|配置文件|Avg Accuracy|下载链接|
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+|Rosetta|Resnet34_vd|[configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml](../../configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml)|79.11%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
+|Rosetta|MobileNetV3|[configs/rec/rec_mv3_none_none_ctc.yml](../../configs/rec/rec_mv3_none_none_ctc.yml)|75.80%|[训练模型](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_mv3_none_none_ctc_v2.0_train.tar)|
+
+
+<a name="2"></a>
+## 2. 环境配置
+请先参考[《运行环境准备》](./environment.md)配置PaddleOCR运行环境，参考[《项目克隆》](./clone.md)克隆项目代码。
+
+
+<a name="3"></a>
+## 3. 模型训练、评估、预测
+
+请参考[文本识别训练教程](./recognition.md)。PaddleOCR对代码进行了模块化，训练不同的识别模型只需要**更换配置文件**即可。 以基于Resnet34_vd骨干网络为例:
+
+<a name="3.1"></a>
+### 3.1 训练
+
+```
+#单卡训练（训练周期长，不建议）
+python3 tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml
+#多卡训练，通过--gpus参数指定卡号
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0,1,2,3'  tools/train.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml
+```
+
+<a name="3-2"></a>
+### 3.2 评估
+
+```
+# GPU 评估， Global.pretrained_model 为待评估模型
+python3 -m paddle.distributed.launch --gpus '0' tools/eval.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy
+```
+
+<a name="3-3"></a>
+### 3.3 预测
+
+```
+# 预测使用的配置文件必须与训练一致
+python3 tools/infer_rec.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml -o Global.pretrained_model={path/to/weights}/best_accuracy Global.infer_img=doc/imgs_words/en/word_1.png
+```
+
+
+<a name="4"></a>
+## 4. 推理部署
+
+<a name="4-1"></a>
+### 4.1 Python推理
+首先将Rosetta文本识别训练过程中保存的模型，转换成inference model。以基于Resnet34_vd骨干网络，在MJSynth和SynthText两个文字识别数据集训练得到的模型为例（ [模型下载地址](https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/en/rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train.tar) )，可以使用如下命令进行转换：
+
+```shell
+python3 tools/export_model.py -c configs/rec/rec_r34_vd_none_none_ctc.yml -o Global.pretrained_model=./rec_r34_vd_none_none_ctc_v2.0_train/best_accuracy  Global.save_inference_dir=./inference/rec_rosetta
+```
+
+Rosetta文本识别模型推理，可以执行如下命令：
+
+```shell
+python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir="doc/imgs_words/en/word_1.png" --rec_model_dir="./inference/rec_rosetta/"
+```
+
+<a name="4-2"></a>
+### 4.2 C++推理
+
+暂不支持
+
+<a name="4-3"></a>
+### 4.3 Serving服务化部署
+
+暂不支持
+
+<a name="4-4"></a>
+### 4.4 更多推理部署
+
+Rosetta模型还支持以下推理部署方式：
+
+- Paddle2ONNX推理：准备好推理模型后，参考[paddle2onnx](../../deploy/paddle2onnx/)教程操作。
+
+<a name="5"></a>
+## 5. FAQ
+
+
+## 引用
+
+```bibtex
+@inproceedings{2018Rosetta,
+  title={Rosetta: Large Scale System for Text Detection and Recognition in Images},
+  author={ Borisyuk, Fedor  and  Gordo, Albert  and  Sivakumar, Viswanath },
+  booktitle={the 24th ACM SIGKDD International Conference},
+  year={2018},
+}
+```