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@@ -54,19 +54,19 @@ PP-OCRv3文本检测从网络结构、蒸馏训练策略两个方向做了进一
 
 - PP-OCRv3 文本识别
 
-[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 证明了强大的单视觉模型（无需序列模型）即可高效准确完成文本识别任务，在中英文数据上均有优秀的表现。经过实验验证，SVTR_tiny在自建的 [中文数据集上](https://arxiv.org/abs/2109.03144) ，识别精度可以提升10.7%，网络结构如下所示：
+[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 证明了强大的单视觉模型（无需序列模型）即可高效准确完成文本识别任务，在中英文数据上均有优秀的表现。经过实验验证，SVTR_Tiny在自建的 [中文数据集上](https://arxiv.org/abs/2109.03144) ，识别精度可以提升10.7%，网络结构如下所示：
 
 <img src="../ppocr_v3/svtr_tiny.jpg" width=800>
 
 由于 MKLDNN 加速库支持的模型结构有限，SVTR 在CPU+MKLDNN上相比PP-OCRv2慢了10倍。
 
-PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时。通过分析发现，SVTR_tiny结构的主要耗时模块为Transformer Block，因此我们对 SVTR_tiny 的结构进行了一系列优化，详细速度数据请参考下方消融实验表格:
+PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时。通过分析发现，SVTR_Tiny结构的主要耗时模块为Mixing Block，因此我们对 SVTR_Tiny 的结构进行了一系列优化，详细速度数据请参考下方消融实验表格:
 
-1. 将SVTR网络前半部分替换为PP-LCNet的前三个stage，保留4个 SVTR 的 Global Attenntion Block，精度为76%，加速69%，网络结构如下所示：
+1. 将SVTR网络前半部分替换为PP-LCNet的前三个stage，保留4个 Global Mixing Block ，精度为76%，加速69%，网络结构如下所示：
 <img src="../ppocr_v3/svtr_g4.png" width=800>
 2. 将4个 Global Attenntion Block 减小到2个，精度为72.9%，加速69%，网络结构如下所示：
 <img src="../ppocr_v3/svtr_g2.png" width=800>
-3. 实验发现 Global Attention 的预测速度与输入其特征的shape有关，因此后移Global Attenntion Block的位置到池化层之后，精度下降为71.9%，速度超越 CNN-base 的PP-OCRv2 22%，网络结构如下所示：
+3. 实验发现 Global Attention 的预测速度与输入其特征的shape有关，因此后移Global Mixing Block的位置到池化层之后，精度下降为71.9%，速度超越 CNN-base 的PP-OCRv2 22%，网络结构如下所示：
 <img src="../ppocr_v3/ppocr_v3.png" width=800>
 
 为了提升模型精度同时不引入额外推理成本，PP-OCRv3参考GTC策略，使用Attention监督CTC训练，预测时完全去除Attention模块，在推理阶段不增加任何耗时, 精度提升3.8%，训练流程如下所示：
@@ -86,7 +86,7 @@ PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时
 
 总体来讲PP-OCRv3识别从网络结构、训练策略、数据增强三个方向做了进一步优化:
 
-- 网络结构上：考虑[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 在中英文效果上的优越性，采用SVTR_tiny作为base，选取Global Attention Block和卷积组合提取特征，并将Global Attention Block位置后移进行加速; 参考 [GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf) 策略，使用注意力机制模块指导CTC训练，定位和识别字符，提升不规则文本的识别精度。
+- 网络结构上：考虑[SVTR](https://arxiv.org/abs/2205.00159) 在中英文效果上的优越性，采用SVTR_Tiny作为base，选取Global Mixing Block和卷积组合提取特征，并将Global Mixing Block位置后移进行加速; 参考 [GTC](https://arxiv.org/pdf/2002.01276.pdf) 策略，使用注意力机制模块指导CTC训练，定位和识别字符，提升不规则文本的识别精度。
 - 训练策略上：参考 [SSL](https://github.com/ku21fan/STR-Fewer-Labels) 设计了方向分类前序任务，获取更优预训练模型，加速模型收敛过程，提升精度; 使用UDML蒸馏策略、监督attention、ctc两个分支得到更优模型。
 - 数据增强上：基于 [ConCLR](https://www.cse.cuhk.edu.hk/~byu/papers/C139-AAAI2022-ConCLR.pdf) 中的ConAug方法，改进得到 RecConAug 数据增广方法，支持随机结合任意多张图片，提升训练数据的上下文信息丰富度，增强模型鲁棒性；使用 SVTR_large 预测无标签数据，向训练集中补充81w高质量真实数据。
 
@@ -97,9 +97,9 @@ PP-OCRv3 期望在提升模型精度的同时，不带来额外的推理耗时
 | id | 策略 |  模型大小 | 精度 | 速度（cpu + mkldnn)|
 |-----|-----|--------|----| --- |
 | 01 | PP-OCRv2 | 8M | 69.3% | 8.54ms |
-| 02 | SVTR_tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
-| 03 | LCNet_SVTR_G6 | 9.2M | 76% | 30ms |
-| 04 | LCNet_SVTR_G1 | 13M | 72.98% | 9.37ms |
+| 02 | SVTR_Tiny | 21M | 80.1% | 97ms |
+| 03 | LCNet_SVTR_G4 | 9.2M | 76% | 30ms |
+| 04 | LCNet_SVTR_G2 | 13M | 72.98% | 9.37ms |
 | 05 | PP-OCRv3 | 12M | 71.9% | 6.6ms |
 | 06 | + large input_shape | 12M | 73.98% | 7.6ms |
 | 06 | + GTC | 12M | 75.8% | 7.6ms |