diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md
index 6031bef223c0bee75871e9d9ce1f04645d741799..7e6ddacd1bacedcf082aff22ec1e37c24bb83df9 100644
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 ## <img src="https://user-images.githubusercontent.com/48054808/157793354-6e7f381a-0aa6-4bb7-845c-9acf2ecc05c3.png" width="20"/> 产品动态
 
+- 🔥 **2022.8.01：发布[PP-TinyPose升级版](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/develop/configs/keypoint/tiny_pose). 在健身、舞蹈等场景的业务数据集端到端AP提升9.1**
+  - 新增体育场景真实数据，复杂动作识别效果显著提升，覆盖侧身、卧躺、跳跃、高抬腿等非常规动作
+  - 检测模型采用[PP-PicoDet增强版](./configs/picodet/README.md)，在COCO数据集上精度提升3.1%
+  - 关键点稳定性增强，新增滤波稳定方式，使得视频预测结果更加稳定平滑
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 - 🔥 **2022.7.14：[行人分析工具PP-Human v2](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/blob/develop/deploy/pipeline)发布**
   - 四大产业特色功能：高性能易扩展的五大复杂行为识别、闪电级人体属性识别、一行代码即可实现的人流检测与轨迹留存以及高精度跨镜跟踪
   - 底层核心算法性能强劲：覆盖行人检测、跟踪、属性三类核心算法能力，对目标人数、光线、背景均无限制
   - 极低使用门槛：提供保姆级全流程开发及模型优化策略、一行命令完成推理、兼容各类数据输入格式
 
-**活动预告** 7月19日晚20点，PaddleDetection举办PP-Human v2线上私享交流会，欢迎大家扫码进群，获取线上会议链接！名额有限，抓紧报名！
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-  <img src="https://user-images.githubusercontent.com/22989727/178771163-66639dc0-cb65-4413-8de4-6ac5c5eed9f5.jpg" width="200"/>
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 - 2022.3.24：PaddleDetection发布[release/2.4版本](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection/tree/release/2.4)
 
   - 发布高精度云边一体SOTA目标检测模型[PP-YOLOE](configs/ppyoloe)，发布s/m/l/x版本，l版本COCO test2017数据集精度51.6%，V100预测速度78.1 FPS，支持混合精度训练，训练较PP-YOLOv2加速33%，全系列多尺度模型，满足不同硬件算力需求，可适配服务器、边缘端GPU及其他服务器端AI加速卡。