diff --git a/docs/apis/models.md b/docs/apis/models.md
index ad098ca71d5588439e753f42b1ada1f3756e8f22..9f48271e5edaa1efbad7b7a040906672984d6233 100644
--- a/docs/apis/models.md
+++ b/docs/apis/models.md
@@ -75,7 +75,7 @@ paddlex.cls.ResNet50(num_classes=1000)
 
 ### 其它分类器类
 
-除`ResNet50`外，`paddlex.cls`下还提供了`ResNet18`、`ResNet34`、`ResNet101`、`ResNet50_vd`、`ResNet101_vd`、`DarkNet53`、`MobileNetV1`、`MobileNetV2`、`MobileNetV3_small`、`MobileNetV3_large`、`Xception41`、`Xception65`、`Xception71`、`ShuffleNetV2`,  使用方式（包括函数接口和参数）均与`ResNet50`一致，各模型效果可参考[模型库](../model_zoo.md)中列表。
+除`ResNet50`外，`paddlex.cls`下还提供了`ResNet18`、`ResNet34`、`ResNet101`、`ResNet50_vd`、`ResNet101_vd`、`ResNet50_vd_ssld`、`ResNet101_vd_ssld`、`DarkNet53`、`MobileNetV1`、`MobileNetV2`、`MobileNetV3_small`、`MobileNetV3_large`、`MobileNetV3_small_ssld`、`MobileNetV3_large_ssld`、`Xception41`、`Xception65`、`Xception71`、`ShuffleNetV2`,  使用方式（包括函数接口和参数）均与`ResNet50`一致，各模型效果可参考[模型库](../model_zoo.md)中列表。
 
 
 
diff --git a/docs/model_zoo.md b/docs/model_zoo.md
index 293ba68ae3431aee8a80c86d6c77938168e26034..d41629cfcc62d314ee41470053c8b3d04dc99321 100644
--- a/docs/model_zoo.md
+++ b/docs/model_zoo.md
@@ -4,35 +4,38 @@
 表中相关模型也可下载好作为相应模型的预训练模型，通过`pretrain_weights`指定目录加载使用。
 
 ## 图像分类模型
-> 表中模型相关指标均为在ImageNet数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P4），预测速度为每张图片预测用时（不包括预处理和后处理）,表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
+> 表中模型相关指标均为在ImageNet数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla P40），预测速度为每张图片预测用时（不包括预处理和后处理）,表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
 
 
-| 模型  | 模型大小 | 预测速度（毫秒） | Top1准确率 | Top5准确率 |
+| 模型  | 模型大小 | 预测速度（毫秒） | Top1准确率（%） | Top5准确率（%） |
 | :----|  :------- | :----------- | :--------- | :--------- |
-| ResNet18| 46.9MB   | 3.456        | 70.98%     | 89.92%     |
-| ResNet34| 87.5MB   | 5.668        | 74.57%     | 92.14%     |
-| ResNet50| 102.7MB  | 8.787        | 76.50%     | 93.00%     |
-| ResNet101 |179.1MB  | 15.447      | 77.56%     | 93.64%    |
-| ResNet50_vd |102.8MB  | 9.058        | 79.12%     | 94.44%     |
-| ResNet101_vd| 179.2MB  | 15.685       | 80.17%     | 94.97%     |
-| DarkNet53|166.9MB  | 11.969       | 78.04%     | 94.05%     |
-| MobileNetV1 | 16.4MB   | 2.609        | 70.99%     | 89.68%     |
-| MobileNetV2 | 14.4MB   | 4.546        | 72.15%     | 90.65%     |
-| MobileNetV3_large|  22.8MB   | -        | 75.3%     | 75.3%     |
-| MobileNetV3_small |  12.5MB   | 6.809        | 67.46%     | 87.12%     |
-| Xception41 |92.4MB   | 13.757       | 79.30%     | 94.53%     |
-| Xception65 | 144.6MB  | 19.216       | 81.00%     | 95.49%     |
-| Xception71| 151.9MB  | 23.291       | 81.11%     | 95.45%     |
-| DenseNet121 | 32.8MB   | 12.437       | 75.66%     | 92.58%     |
-| DenseNet161|116.3MB  | 27.717       | 78.57%     | 94.14%     |
-| DenseNet201|  84.6MB   | 26.583       | 77.63%     | 93.66%     |
-| ShuffleNetV2 | 10.2MB   | 6.101        | 68.8%     | 88.5%     |
+| ResNet18| 46.9MB   | 1.499        | 71.0     | 89.9     |
+| ResNet34| 87.5MB   | 2.272        | 74.6    | 92.1    |
+| ResNet50| 102.7MB  | 2.939        | 76.5     | 93.0     |
+| ResNet101 |179.1MB  | 5.314      | 77.6     | 93.6  |
+| ResNet50_vd |102.8MB  | 3.165        | 79.1     | 94.4     |
+| ResNet101_vd| 179.2MB  | 5.252       | 80.2   | 95.0     |
+| ResNet50_vd_ssld |102.8MB  | 3.165        | 82.4     | 96.1     |
+| ResNet101_vd_ssld| 179.2MB  | 5.252       | 83.7   | 96.7     |
+| DarkNet53|166.9MB  | 3.139       | 78.0     | 94.1     |
+| MobileNetV1 | 16.0MB   | 32.523        | 71.0     | 89.7    |
+| MobileNetV2 | 14.0MB   | 23.318        | 72.2     | 90.7    |
+| MobileNetV3_large|  21.0MB   | 19.308        | 75.3    | 93.2   |
+| MobileNetV3_small |  12.0MB   | 6.546        | 68.2    | 88.1     |
+| MobileNetV3_large_ssld|  21.0MB   | 19.308        | 79.0     | 94.5     |
+| MobileNetV3_small_ssld |  12.0MB   | 6.546        | 71.3     | 90.1     |
+| Xception41 |92.4MB   | 4.408       | 79.6    | 94.4     |
+| Xception65 | 144.6MB  | 6.464       | 80.3     | 94.5     |
+| DenseNet121 | 32.8MB   | 4.371       | 75.7     | 92.6     |
+| DenseNet161|116.3MB  | 8.863       | 78.6     | 94.1     |
+| DenseNet201|  84.6MB   | 8.173       | 77.6     | 93.7     |
+| ShuffleNetV2 | 9.0MB   | 10.941        | 68.8     | 88.5     |
 
 ## 目标检测模型
 
 > 表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上使用PaddlePaddle Python预测接口测试得到（测试GPU型号为Nvidia Tesla V100测试得到,表中符号`-`表示相关指标暂未测试。
 
-| 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | BoxAP |
+| 模型    | 模型大小    | 预测时间(毫秒) | BoxAP（%） |
 |:-------|:-----------|:-------------|:----------|
 |FasterRCNN-ResNet50|135.6MB| 78.450 | 35.2 |
 |FasterRCNN-ResNet50_vd| 135.7MB | 79.523 | 36.4 |
@@ -50,7 +53,7 @@
 
 > 表中模型相关指标均为在MSCOCO数据集上测试得到。
 
-| 模型 |模型大小 | 预测时间(毫秒) | BoxAP | SegAP |
+| 模型 |模型大小 | 预测时间(毫秒) | BoxAP | SegAP（%） |
 |:---------|:---------|:----------|:---------|:--------|
 |MaskRCNN-ResNet50|51.2MB| 86.096 | 36.5 |32.2|
 |MaskRCNN-ResNet50-FPN|184.6MB | 65.859 | 37.9 |34.2|