diff --git a/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_onnx.png b/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_onnx.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b096f6eef5cc40dde2d4524e54a54c592d44b083
Binary files /dev/null and b/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_onnx.png differ
diff --git a/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_paddle.png b/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_paddle.png
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..b096f6eef5cc40dde2d4524e54a54c592d44b083
Binary files /dev/null and b/deploy/paddle2onnx/images/lite_demo_paddle.png differ
diff --git a/deploy/paddle2onnx/readme.md b/deploy/paddle2onnx/readme.md
index 2148b3262d43f374a4310a5bfaaac854e92f9a32..e08f2adee5d315cecba703ecdf515c09cd1569d2 100644
--- a/deploy/paddle2onnx/readme.md
+++ b/deploy/paddle2onnx/readme.md
@@ -1,10 +1,19 @@
# paddle2onnx 模型转化与预测
-本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNX 引擎预测。
+本章节介绍 PaddleOCR 模型如何转化为 ONNX 模型，并基于 ONNXRuntime 引擎预测。
## 1. 环境准备
-需要准备 Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNX 模型预测环境
+需要准备 PaddleOCR、Paddle2ONNX 模型转化环境，和 ONNXRuntime 预测环境
+
+### PaddleOCR
+
+克隆PaddleOCR的仓库，使用release/2.4分支，并进行安装，由于PaddleOCR仓库比较大，git clone速度比较慢，所以本教程已下载
+
+```
+git clone -b release/2.4 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR.git
+cd PaddleOCR && python3.7 setup.py install
+```
### Paddle2ONNX
@@ -16,7 +25,7 @@ Paddle2ONNX 支持将 PaddlePaddle 模型格式转化到 ONNX 模型格式，算
python3.7 -m pip install paddle2onnx
```
-- 安装 ONNX
+- 安装 ONNXRuntime
```
# 建议安装 1.9.0 版本，可根据环境更换版本号
python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0
@@ -30,11 +39,17 @@ python3.7 -m pip install onnxruntime==1.9.0
有两种方式获取Paddle静态图模型：在 [model_list](../../doc/doc_ch/models_list.md) 中下载PaddleOCR提供的预测模型；
参考[模型导出说明](../../doc/doc_ch/inference.md#训练模型转inference模型)把训练好的权重转为 inference_model。
-以 ppocr 检测模型为例：
+以 ppocr 中文检测、识别、分类模型为例：
```
-wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar
-cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd ..
+wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_det_infer.tar
+cd ./inference && tar xf ch_PP-OCRv2_det_infer.tar && cd ..
+
+wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv2/chinese/ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar
+cd ./inference && tar xf ch_PP-OCRv2_rec_infer.tar && cd ..
+
+wget -nc -P ./inference https://paddleocr.bj.bcebos.com/dygraph_v2.0/ch/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar
+cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer.tar && cd ..
```
- 模型转换
@@ -42,35 +57,160 @@ cd ./inference && tar xf ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer.tar && cd ..
使用 Paddle2ONNX 将Paddle静态图模型转换为ONNX模型格式：
```
-paddle2onnx --model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_det_infer/ \
---model_filename=inference.pdmodel \
---params_filename=inference.pdiparams \
---save_file=./inference/det_mobile_onnx/model.onnx \
---opset_version=10 \
---input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}" \
---enable_onnx_checker=True
+paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer \
+--model_filename inference.pdmodel \
+--params_filename inference.pdiparams \
+--save_file ./inference/det_onnx/model.onnx \
+--opset_version 10 \
+--input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
+--enable_onnx_checker True
+
+paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer \
+--model_filename inference.pdmodel \
+--params_filename inference.pdiparams \
+--save_file ./inference/rec_onnx/model.onnx \
+--opset_version 10 \
+--input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
+--enable_onnx_checker True
+
+paddle2onnx --model_dir ./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \
+--model_filename ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdmodel \
+--params_filename ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer/inference.pdiparams \
+--save_file ./inferencecls_onnx/model.onnx \
+--opset_version 10 \
+--input_shape_dict="{'x':[-1,3,-1,-1]}" \
+--enable_onnx_checker True
```
-执行完毕后，ONNX 模型会被保存在 `./inference/det_mobile_onnx/` 路径下
+执行完毕后，ONNX 模型会被分别保存在 `./inference/det_onnx/`，`./inference/rec_onnx/`，`./inference/cls_onnx/`路径下
* 注意：对于OCR模型，转化过程中必须采用动态shape的形式，即加入选项--input_shape_dict="{'x': [-1, 3, -1, -1]}"，否则预测结果可能与直接使用Paddle预测有细微不同。
另外，以下几个模型暂不支持转换为 ONNX 模型：
NRTR、SAR、RARE、SRN
-## 3. onnx 预测
+## 3. 推理预测
+
+以中文OCR模型为例，使用 ONNXRuntime 预测可执行如下命令：
+
+```
+python3.7 tools/infer/predict_system.py --use_gpu=False --use_onnx=True \
+--det_model_dir=./inference/det_onnx/model.onnx \
+--rec_model_dir=./inference/rec_onnx/model.onnx \
+--cls_model_dir=./inference/cls_onnx/model.onnx \
+--image_dir=./deploy/lite/imgs/lite_demo.png
+```
+
+以中文OCR模型为例，使用 Paddle Inference 预测可执行如下命令：
+
+```
+python3.7 tools/infer/predict_system.py --use_gpu=False \
+--cls_model_dir=./inference/ch_ppocr_mobile_v2.0_cls_infer \
+--rec_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_rec_infer \
+--det_model_dir=./inference/ch_PP-OCRv2_det_infer \
+--image_dir=./deploy/lite/imgs/lite_demo.png
+```
+
+
+执行命令后在终端会打印出预测的识别信息，并在 `./inference_results/` 下保存可视化结果。
+
+ONNXRuntime 执行效果：
+
+
+
+
+
+