diff --git a/doc/doc_ch/FAQ.md b/doc/doc_ch/FAQ.md
index be83a15d3e667186eb3759eed635c85861bc46c0..631b2594c24e4a0d34b4967ea13fd8106052e605 100755
--- a/doc/doc_ch/FAQ.md
+++ b/doc/doc_ch/FAQ.md
@@ -957,10 +957,6 @@ lr:
 
 **A**：在安卓APK上无法设置，没有暴露这个接口，如果使用的是PaddledOCR/deploy/lite/的demo，可以修改config.txt中的对应参数来设置
 
-#### Q3.4.9：PaddleOCR模型是否可以转换成ONNX模型?
-
-**A**：目前暂不支持转ONNX，相关工作在研发中。
-
 #### Q3.4.10：使用opt工具对检测模型转换时报错 can not found op arguments for node conv2_b_attr
 
 **A**：这个问题大概率是编译opt工具的Paddle-Lite不是develop分支，建议使用Paddle-Lite 的develop分支编译opt工具。
@@ -1120,4 +1116,4 @@ nvidia-smi --lock-gpu-clocks=1590 -i 0
 **A**: 打开显存/内存优化开关`enable_memory_optim`可以解决该问题，相关代码已合入，[查看详情](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/tools/infer/utility.py#L153)。
 
 #### Q3.4.44: 如何多进程预测？
-**A**: 近期PaddleOCR新增了[多进程预测控制参数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a312647be716776c1aac33ff939ae358a39e8188/tools/infer/utility.py#L103)，`use_mp`表示是否使用多进程，`total_process_num`表示在使用多进程时的进程数。具体使用方式请参考[文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/inference.md#1-%E8%B6%85%E8%BD%BB%E9%87%8F%E4%B8%AD%E6%96%87ocr%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86)。
\ No newline at end of file
+**A**: 近期PaddleOCR新增了[多进程预测控制参数](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/a312647be716776c1aac33ff939ae358a39e8188/tools/infer/utility.py#L103)，`use_mp`表示是否使用多进程，`total_process_num`表示在使用多进程时的进程数。具体使用方式请参考[文档](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/release/2.1/doc/doc_ch/inference.md#1-%E8%B6%85%E8%BD%BB%E9%87%8F%E4%B8%AD%E6%96%87ocr%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%8E%A8%E7%90%86)。
diff --git a/ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py b/ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
index 6837ea0fb2da3347fd8e115f859224e2a61fd578..0187deb96f111a2c2b545c7be42dba48c7352e17 100644
--- a/ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
+++ b/ppocr/modeling/backbones/rec_resnet_vd.py
@@ -249,7 +249,7 @@ class ResNet(nn.Layer):
                             name=conv_name))
                     shortcut = True
                     self.block_list.append(bottleneck_block)
-                self.out_channels = num_filters[block]
+                self.out_channels = num_filters[block] * 4
         else:
             for block in range(len(depth)):
                 shortcut = False