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doc/doc_ch/PP-OCRv3_introduction.md

@@ -46,7 +46,7 @@ RSEFPN的网络结构如下图所示，RSEFPN在PP-OCRv2的FPN基础上，将FPN
 
 RSEFPN将PP-OCR检测模型的精度hmean从81.3%提升到84.5%。模型大小从3M变为3.6M。
 
-*注：PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SE模块代替FPN的卷积会导致精度下降，使用残差结构可以防止训练中包含重要特征的通道被抑制。*
+*注：PP-OCRv2的FPN通道数仅为96和24，如果直接用SE模块代替FPN的卷积会导致精度下降，RSEConv引入残差结构可以防止训练中包含重要特征的通道被抑制。*
 
 - 在蒸馏的teacher模型精度提升方面，提出了LKPAN结构替换PP-OCRv2的FPN结构，并且使用ResNet50作为Backbone，更大的模型带来更多的精度提升。另外，对teacher模型使用[DML](https://arxiv.org/abs/1706.00384)蒸馏策略进一步提升teacher模型的精度。最终teacher的模型指标相比ppocr_server_v2.0从83.2%提升到了86.0%。