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@@ -181,7 +181,7 @@ PaddleDetection模块化地实现了多种主流目标检测算法，提供了
 - `CBResNet`为`Cascade-Faster-RCNN-CBResNet200vd-FPN`模型，COCO数据集mAP高达53.3%
 - `Cascade-Faster-RCNN`为`Cascade-Faster-RCNN-ResNet50vd-DCN`，PaddleDetection将其优化到COCO数据mAP为47.8%时推理速度为20FPS
 - `PP-YOLO`在COCO数据集精度45.9%，Tesla V100预测速度72.9FPS，精度速度均优于[YOLOv4](https://arxiv.org/abs/2004.10934)
-- `PP-YOLO v2`是对`PP-YOLO`模型的进一步优化，在COCO数据集精度49.5%，Tesla V100预测速度60FPS
+- `PP-YOLO v2`是对`PP-YOLO`模型的进一步优化，在COCO数据集精度49.5%，Tesla V100预测速度68.9FPS
 - 图中模型均可在[模型库](#模型库)中获取
 
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