diff --git a/inference/docs/windows_vs2019_build.md b/inference/docs/windows_vs2019_build.md
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--- a/inference/docs/windows_vs2019_build.md
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+# Visual Studio 2019 Community CMake 编译指南
+
+Windows 平台下，我们使用`Visual Studio 2015` 和 `Visual Studio 2019 Community` 进行了测试。微软从`Visual Studio 2017`开始即支持直接管理`CMake`跨平台编译项目，但是直到`2019`才提供了稳定和完全的支持，所以如果你想使用CMake管理项目编译构建，我们推荐你使用`Visual Studio 2019`环境下构建。
+
+你也可以使用和`VS2015`一样，通过把`CMake`项目转化成`VS`项目来编译，其中**有差别的部分**在文档中我们有说明，请参考：[使用Visual Studio 2015 编译指南](./windows_vs2015_build.md)
+
+## 前置条件
+* Visual Studio 2019
+* CUDA 8.0/ CUDA 9.0
+* CMake 3.0+
+
+请确保系统已经安装好上述基本软件，我们使用的是`VS2019`的社区版。
+
+**下面所有示例以工作目录为 `D:\projects`演示**。
+
+### Step1: 下载代码
+
+1. 点击下载源代码：[下载地址](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/archive/master.zip)
+2. 解压，解压后目录重命名为`PaddleSeg`
+
+以下代码目录路径为`D:\projects\PaddleSeg` 为例。
+
+
+### Step2: 下载PaddlePaddle C++ 预测库 fluid_inference
+
+根据Windows环境，下载相应版本的PaddlePaddle预测库，并解压到`D:\projects\`目录
+
+| CUDA | GPU | 下载地址 |
+|------|------|--------|
+| 8.0 | Yes | [fluid_inference.zip](https://bj.bcebos.com/v1/paddleseg/fluid_inference_win.zip) |
+| 9.0 | Yes | [fluid_inference_cuda90.zip](https://paddleseg.bj.bcebos.com/fluid_inference_cuda9_cudnn7.zip) |
+
+解压后`D:\projects\fluid_inference`目录包含内容为：
+```
+fluid_inference
+├── paddle # paddle核心库和头文件
+|
+├── third_party # 第三方依赖库和头文件
+|
+└── version.txt # 版本和编译信息
+```
+**注意：** `CUDA90`版本解压后目录名称为`fluid_inference_cuda90`。
+
+### Step3: 安装配置OpenCV
+
+1. 在OpenCV官网下载适用于Windows平台的3.4.6版本， [下载地址](https://sourceforge.net/projects/opencvlibrary/files/3.4.6/opencv-3.4.6-vc14_vc15.exe/download)  
+2. 运行下载的可执行文件，将OpenCV解压至指定目录，如`D:\projects\opencv`
+3. 配置环境变量，如下流程所示  
+	- 我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量  
+    - 在系统变量中找到Path（如没有，自行创建），并双击编辑  
+    - 新建，将opencv路径填入并保存，如`D:\projects\opencv\build\x64\vc14\bin` 
+
+### Step4: 使用Visual Studio 2019直接编译CMake
+
+1. 打开Visual Studio 2019 Community，点击`继续但无需代码`
+![step2](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step1.png)
+2. 点击： `文件`->`打开`->`CMake`
+![step2.1](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step2.png)
+选择项目代码所在路径，并打开`CMakeList.txt`：
+![step2.2](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step3.png)
+3. 点击：`项目`->`cpp_inference_demo的CMake设置`
+![step3](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step4.png)
+4. 点击`浏览`，分别设置编译选项指定`CUDA`、`OpenCV`、`Paddle预测库`的路径
+![step4](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step5.png)
+
+三个编译参数的含义说明如下：
+|  参数名   | 含义  |
+|  ----  | ----  |
+| CUDA_LIB  | cuda的库路径 |
+| OPENCV_DIR  | OpenCV的安装路径， |
+| PADDLE_DIR | Paddle预测库的路径 |
+
+**设置完成后**, 点击上图中`保存并生成CMake缓存以加载变量`。
+
+5. 点击`生成`->`全部生成`
+![step6](https://paddleseg.bj.bcebos.com/inference/vs2019_step6.png)
+
+
+### Step5: 预测及可视化
+
+上述`Visual Studio 2019`编译产出的可执行文件在`out\build\x64-Release`目录下，打开`cmd`，并切换到该目录：
+
+```
+cd /d D:\projects\PaddleSeg\inference\out\x64-Release
+```
+
+之后执行命令：
+
+```
+demo.exe --conf=/path/to/your/conf --input_dir=/path/to/your/input/data/directory
+```
+
+更详细说明请参考ReadMe文档： [预测和可视化部分](../ReadMe.md)