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@@ -26,7 +26,6 @@
 1. 首次发现单视觉模型可以达到与视觉语言模型相媲美甚至更高的准确率，并且其具有效率高和适应多语言的优点，在实际应用中很有前景。
 2. SVTR从字符组件的角度出发，逐渐的合并字符组件，自下而上地完成字符的识别。
 3. SVTR引入了局部和全局Mixing，分别用于提取字符组件特征和字符间依赖关系，与多尺度的特征一起，形成多粒度特征描述。
-4. SVTR-L在识别英文和中文场景文本方面实现了最先进的性能。SVTR-T平衡精确度和效率，在一个NVIDIA 1080Ti GPU中，每个英文图像文本平均消耗4.5ms。
 
 
 <a name="model"></a>
@@ -34,12 +33,12 @@ SVTR在场景文本识别公开数据集上的精度(%)和模型文件如下：
 
 * 中文数据集来自于[Chinese Benckmark](https://arxiv.org/abs/2112.15093) ，SVTR的中文训练评估策略遵循该论文。
 
-| SVTR  |IC13<br/>857 |  SVT  |IIIT5k<br/>3000 |IC15<br/>1811| SVTP  |CUTE80 | Avg_6 |IC15<br/>2077 |IC13<br/>1015 |IC03<br/>867|IC03<br/>860|Avg_10 |Chinese|                                           英文<br/>链接                                            |                                           中文<br/>链接                                            |
-|:-----:|:------:|:-----:|:---------:|:------:|:-----:|:-----:|:-----:|:-------:|:-------:|:-----:|:-----:|:-----:|:-----:|:----------------------------------------------------------------------------------------------:|:----------------------------------------------------------------------------------------------:|
-| Large | 97.20  | 91.65 |   96.30   | 86.58  | 88.37 | 95.14 | 92.82 |  84.54  |  96.35  | 96.54 | 96.74 | 92.24 | 72.10 | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_large_none_ctc_en_train.tar) | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_large_none_ctc_ch_train.tar) |
-| Base  | 97.08  | 91.50 |   96.03   | 85.20  | 89.92 | 91.67 | 92.33 |  83.73  |  95.66  | 95.62 | 95.81 | 91.61 | 71.40 | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_base_none_ctc_en_train.tar)  |                                               -                                                |
-| Small | 95.92  | 93.04 |   95.03   | 84.70  | 87.91 | 92.01 | 91.63 |  82.72  |  94.88  | 96.08 | 96.28 | 91.02 | 69.00 | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_en_train.tar) | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_ch_train.tar) |
-| Tiny  | 96.85  | 91.34 |   94.53   | 83.99  | 85.43 | 89.24 | 90.87 |  80.55  |  95.37  | 95.27 | 95.70 | 90.13 | 67.90 | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train.tar)  | [模型&配置](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar)  |
+|            |IC13<br/>857 |  SVT  |IIIT5k<br/>3000 |IC15<br/>1811| SVTP  |CUTE80 | Avg_6 |IC15<br/>2077 |IC13<br/>1015 |IC03<br/>867|IC03<br/>860|Avg_10 | Chinese|      下载链接       |
+|:----------:|:------:|:-----:|:---------:|:------:|:-----:|:-----:|:-----:|:-------:|:-------:|:-----:|:-----:|:---------------------------------------------:|:-----:|:-----:|
+| SVTR Tiny  | 96.85  | 91.34 |   94.53   | 83.99  | 85.43 | 89.24 | 90.87 |  80.55  |  95.37  | 95.27 | 95.70 | 90.13 | 67.90 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_en_train.tar)  / [中文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_tiny_none_ctc_ch_train.tar)  |
+| SVTR Small | 95.92  | 93.04 |   95.03   | 84.70  | 87.91 | 92.01 | 91.63 |  82.72  |  94.88  | 96.08 | 96.28 | 91.02 | 69.00 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_en_train.tar) / [中文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_small_none_ctc_ch_train.tar) |
+| SVTR Base  | 97.08  | 91.50 |   96.03   | 85.20  | 89.92 | 91.67 | 92.33 |  83.73  |  95.66  | 95.62 | 95.81 | 91.61 | 71.40 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_base_none_ctc_en_train.tar)  /                                              -                                             |
+| SVTR Large | 97.20  | 91.65 |   96.30   | 86.58  | 88.37 | 95.14 | 92.82 |  84.54  |  96.35  | 96.54 | 96.74 | 92.24 | 72.10 | [英文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_large_none_ctc_en_train.tar) / [中文](https://paddleocr.bj.bcebos.com/PP-OCRv3/chinese/rec_svtr_large_none_ctc_ch_train.tar) |
 
 
 
@@ -104,8 +103,6 @@ python3 tools/infer/predict_rec.py --image_dir='./doc/imgs_words_en/word_10.png'
 ```
 结果如下：
 ```shell
-grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
-grep: warning: GREP_OPTIONS is deprecated; please use an alias or script
 [2022/04/26 10:11:01] ppocr INFO: Predicts of ./doc/imgs_words_en/word_10.png:('pain', 0.9999998807907104)
 ```