diff --git a/README.md b/README.md
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 飞桨图像分类套件PaddleClas是飞桨为工业界和学术界所准备的一个图像分类任务的工具集，助力使用者训练出更好的视觉模型和应用落地。
 
 <div align="center">
-    <img src="docs/images/main_features.png" width="700">
+    <img src="docs/images/main_features_s.png" width="700">
 </div>
 
 ## 丰富的模型库
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 <div align="center">
 <img
-src="docs/images/models/mobile_arm_top1.png" width="700">
+src="docs/images/models/mobile_arm_top1_s.jpg" width="700">
 </div>
 
 上图对比了一些最新的面向移动端应用场景的模型，在骁龙855（SD855）上预测一张图像的时间和其准确率，包括MobileNetV1系列、MobileNetV2系列、MobileNetV3系列和ShuffleNetV2系列。图中准确率79%的MV3_large_x1_0_ssld（M是MobileNet的简称），71.3%的MV3_small_x1_0_ssld、76.74%的MV2_ssld和77.89%的MV1_ssld，是采用PaddleClas提供的SSLD蒸馏方法训练的模型。MV3_large_x1_0_ssld_int8是进一步进行INT8量化的模型。不同模型的简介、FLOPS、Parameters和模型存储大小请参考文档教程中的[**模型库章节**](https://paddleclas.readthedocs.io/zh_CN/latest/models/models_intro.html)。