diff --git a/README_ch.md b/README_ch.md
index 858a4416e..1cae19d21 100644
--- a/README_ch.md
+++ b/README_ch.md
@@ -23,10 +23,6 @@
- recall1精度提升8个点，覆盖商品识别、垃圾分类、航拍场景等[20+识别场景](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)，
- 新增[库管理工具](./deploy/shitu_index_manager/)，[Android Demo](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)全新体验。
-- 2022.9.4 新增[生鲜产品自主结算范例库](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)，具体内容可以在AI Studio上体验。
-- 2022.6.15 发布[PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/training/PULC.md)，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
-- 2022.5.23 新增[人员出入管理范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4094475)，具体内容可以在 AI Studio 上体验。
-- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-HGNet.md), [PP-LCNetv2](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNetV2.md)。
- [more](docs/zh_CN/version_history.md)
diff --git a/docs/zh_CN/paddlex/overview.md b/docs/zh_CN/paddlex/overview.md
index 82929734d..31221a856 100644
--- a/docs/zh_CN/paddlex/overview.md
+++ b/docs/zh_CN/paddlex/overview.md
@@ -1,16 +1,15 @@
## 目录
-- [简介](#1)
-- [快速开始](#2)
-- [模型产线列表和教程](#3)
-- [单功能模块列表和教程](#4)
-- [国产化硬件能力支持](#5)
+- [一站式全流程开发简介](#1)
+- [图像分类和检索相关模型产线列表和教程](#2)
+- [图像分类和检索相关单功能模块列表和教程](#3)
+- [图像分类和检索相关能力支持](#4)
-## 1. 简介
+## 1. 一站式全流程开发简介
-飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和图像检索领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著**减少模型开发的时间消耗**，**降低其开发难度**，大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下：
+飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和检索领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。这将显著**减少模型开发的时间消耗**，**降低其开发难度**，大大加快模型在行业中的应用和推广速度。特色如下：
* 🎨 **模型丰富一键调用**：将通用图像分类、图像多标签分类、通用图像识别、人脸识别涉及的**98个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持目标检测、图像分割、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合使用**。
@@ -20,11 +19,7 @@
-## 2. [快速开始](./quick_start.md)
-
-
-
-## 3. 模型产线列表和教程
+## 2. 图像分类和检索相关模型产线列表和教程
- **通用图像分类产线**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/image_classification.md)
- **图像多标签分类产线**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/tutorials/cv_pipelines/image_multi_label_classification.md)
@@ -33,9 +28,9 @@
- **行人属性识别产线** (coming soon)
- **车辆属性识别产线** (coming soon)
-
+
-## 4. 单功能模块列表和教程
+## 3. 图像分类和检索相关单功能模块列表和教程
- **图像分类模块**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/image_classification.md)
- **图像多标签分类模块**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/ml_classification.md)
@@ -47,9 +42,9 @@
- **车辆检测模块**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/vehicle_detection.md)
- **车辆属性识别模块**: [使用教程](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/vehicle_attribute_recognition.md)
-
+
-## 5. 能力支持
+## 4. 图像分类和检索相关能力支持
PaddleX中图像分类和图像检索的6条产线均支持本地**快速推理**，部分产线支持**在线体验**，您可以快速体验各个产线的预训练模型效果，如果您对产线的预训练模型效果满意，可以直接对产线进行[高性能部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_deploy/lite_deploy.md)，如果不满意，您也可以使用产线的**二次开发**能力，提升效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX产线使用概览](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)或各产线使用教程。
@@ -131,8 +126,6 @@ PaddleX中图像分类和图像检索的6条产线均支持本地**快速推理*
-
-
> ❗注：以上功能均基于GPU/CPU实现。PaddleX还可在昆仑、昇腾、寒武纪和海光等主流硬件上进行快速推理和二次开发。下表详细列出了模型产线的支持情况，具体支持的模型列表请参阅 [模型列表(NPU)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/support_list/model_list_npu.md) // [模型列表(XPU)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/support_list/model_list_xpu.md) // [模型列表(MLU)](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/support_list/model_list_mlu.md) // [模型列表DCU](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/support_list/model_list_dcu.md)。同时我们也在适配更多的模型，并在主流硬件上推动高性能和服务化部署的实施。
diff --git a/docs/zh_CN/paddlex/quick_start.md b/docs/zh_CN/paddlex/quick_start.md
index 035115f47..7bf5d58e7 100644
--- a/docs/zh_CN/paddlex/quick_start.md
+++ b/docs/zh_CN/paddlex/quick_start.md
@@ -1,8 +1,8 @@
# 快速开始
>**说明：**
->* 飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和图像检索领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制，详细请参考[PaddleClas一站式全流程开发概览](./overview.md)。
->* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**图像分类和图像检索相关产线**的快速使用方式，单功能模块的快速使用请参考[相关模块教程](#-更多)中的**快速集成**教程。
+>* 飞桨一站式全流程开发工具[PaddleX](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/tree/release/3.0-beta1)，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和检索领域的**一站式全流程**开发能力。通过一站式全流程开发，可实现简单且高效的模型使用、组合与定制。
+>* PaddleX 致力于实现产线级别的模型训练、推理与部署。模型产线是指一系列预定义好的、针对特定AI任务的开发流程，其中包含能够独立完成某类任务的单模型（单功能模块）组合。本文档提供**图像分类和检索相关产线**的快速使用，单功能模块的快速使用以及更多功能请参考[PaddleClas一站式全流程开发](./overview.md)中相关章节。
### 🛠️ 安装
@@ -99,26 +99,3 @@ for batch in output:
| 通用OCR产线 | `OCR` | [通用OCR产线Python脚本使用说明](./pipeline_usage/OCR.md#222-python脚本方式集成) |
| 通用表格识别产线 | `table_recognition` | [通用表格识别产线Python脚本使用说明](./pipeline_usage/table_recognition.md#22-python脚本方式集成) |
| PP-ChatOCRv3产线 | `pp_chatocrv3` | [PP-ChatOCRv3产线Python脚本使用说明](./pipeline_usage/document_scene_information_extraction.md#222-python脚本方式集成) |
-
-## 🌟 更多
-PaddleX的各个产线均支持**在线体验**和本地**快速推理**，您可以快速体验各个产线的预训练效果，如果您对产线的预训练效果满意，可以直接对产线进行[高性能部署](./pipeline_deploy/high_performance_deploy.md)/[服务化部署](./pipeline_deploy/service_deploy.md)/[端侧部署](./pipeline_deploy/lite_deploy.md)，如果不满意，您也可以对产线进行**二次开发**提升产线效果。完整的产线开发流程请参考[PaddleX模型产线使用概览](./pipeline_usage/pipeline_develop_guide.md)。
-
-此外，PaddleX为OCR相关的每个产线和单功能模块都提供了详细的开发教程，您可以根据需要选择对应的产线或模块进行开发：
-
-产线列表：
-
-* [通用OCR产线使用教程](./pipeline_usage/OCR.md)
-* [通用表格识别产线使用教程](./pipeline_usage/table_recognition.md)
-* [文档场景信息抽取v3产线使用教程](./pipeline_usage/document_scene_information_extraction.md)
-
-
-单功能模块：
-
-* [文本检测模块使用教程](./module_usage/text_detection.md)
-* [文本识别模块使用教程](./module_usage/text_recognition.md)
-* [公式识别模块使用教程](./module_usage/formula_recognition.md)
-* [表格结构识别模块使用教程](./module_usage/table_structure_recognition.md)
-* [文本图像矫正模块使用教程](./module_usage/text_image_unwarping.md)
-* [印章文本检测模块使用教程](./module_usage/seal_text_detection.md)
-* [版面区域检测模块使用教程](./module_usage/layout_detection.md)
-* [文档图像方向分类模块使用教程](./module_usage/doc_img_orientation_classification.md)
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/zh_CN/version_history.md b/docs/zh_CN/version_history.md
index b9717ee26..f6f8570e3 100644
--- a/docs/zh_CN/version_history.md
+++ b/docs/zh_CN/version_history.md
@@ -1,64 +1,19 @@
-# 版本更新信息
-----------
-## 目录
-* [1. v2.3](#1)
-* [2. v2.2](#2)
-
-
-
-## 1. v2.3
-
-- 模型更新
- - 添加轻量化模型预训练权重，包括检测模型、特征模型
- - 发布 PP-LCNet 系列模型，此系列模型是专门在 CPU 上设计运行的自研模型
- - SwinTransformer、Twins、Deit 支持从 scrach 直接训练，达到论文精度
-- 框架基础能力
- - 添加 DeepHash 模块，支持特征模型直接输出二值特征
- - 添加 PKSampler，特征模型不能多机多卡的训练的问题
- - 支持 PaddleSlim：支持分类模型、特征模型的量化、裁剪训练及离线量化功能
- - Legendary models 支持模型中间结果输出
- - 支持多标签分类训练
-- 预测部署
- - 使用 Faiss 替换原有特征检索库，提升平台适配性
- - 支持 PaddleServing：支持分类模型、图像识别流程的部署
-
-- 推荐库版本
- - python 版本：3.7
- - PaddlePaddle 版本：2.1.3
- - PaddleSlim 版本：2.2.0
- - PaddleServing 版本：0.6.1
-
-
-
-## 2. v2.2
-
-- 模型更新
- - 添加 LeViT、Twins、TNT、DLA、HardNet、RedNet、SwinTransfomer 模型
-- 框架基础能力
- - 将分类模型分为两类
- - legendary models：引入 TheseusLayer 基类，及增加了修改网络功能接口，同时支持网络截断输出功能
- - model zoo：其他普通分类模型
- - 添加 Metric Learning 算法支持
- - 添加多种相关 Loss 算法，及基础网络模块 gears（支持与 backbone、loss 组合）方便使用
- - 同时支持普通分类及 metric learning 相关任务训练
- - 支持静态图训练
- - 分类训练支持 dali 加速
- - 支持 fp16 训练
-- 应用更新
- - 添加商品识别、车辆识别（车辆细粒度分类、车辆 ReID）、logo 识别、动漫人物识别应用具体案例及相关模型
- - 添加图像识别完整 pipeline，包含检测模块、特征提取模块、向量检索模块
-- 预测部署
- - 添加百度自研向量检索模块 Mobius，支持图像识别系统预测部署
- - 图像识别，建立特征库支持 batch_size>1
-- 文档更新
- - 添加图像识别相关文档
- - 修复之前文档 bug
-- 推荐库版本
- - python 版本：3.7
- - PaddlePaddle：2.1.2
-
# 更新日志
+- **🔥2024.10.1 发布PaddleClas release/2.6**:
+ * 飞桨一站式全流程开发工具PaddleX，依托于PaddleClas的先进技术，支持了图像分类和图像检索领域的**一站式全流程**开发能力：
+ * 🎨 [**模型丰富一键调用**](docs/zh_CN/paddlex/quick_start.md)：将通用图像分类、图像多标签分类、通用图像识别、人脸识别涉及的**98个模型**整合为6条模型产线，通过极简的**Python API一键调用**，快速体验模型效果。此外，同一套API，也支持目标检测、图像分割、文本图像智能分析、通用OCR、时序预测等共计**200+模型**，形成20+单功能模块，方便开发者进行**模型组合使用**。
+ * 🚀 [**提高效率降低门槛**](docs/zh_CN/paddlex/overview.md)：提供基于**统一命令**和**图形界面**两种方式，实现模型简洁高效的使用、组合与定制。支持**高性能部署、服务化部署和端侧部署**等多种部署方式。此外，对于各种主流硬件如**英伟达GPU、昆仑芯、昇腾、寒武纪和海光**等，进行模型开发时，都可以**无缝切换**。
+ * 新增图像分类算法[**MobileNetV4、StarNet、FasterNet**](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/docs/module_usage/tutorials/cv_modules/image_classification.md)
+
+- 2022.9.13 发布超轻量图像识别系统[PP-ShiTuV2](docs/zh_CN/models/PP-ShiTu/README.md)：
+ - recall1精度提升8个点，覆盖商品识别、垃圾分类、航拍场景等[20+识别场景](docs/zh_CN/deployment/PP-ShiTu/application_scenarios.md)，
+ - 新增[库管理工具](./deploy/shitu_index_manager/)，[Android Demo](./docs/zh_CN/quick_start/quick_start_recognition.md)全新体验。
+
+- 2022.9.4 新增[生鲜产品自主结算范例库](./docs/zh_CN/samples/Fresh_Food_Recogniiton/README.md)，具体内容可以在AI Studio上体验。
+- 2022.6.15 发布[PULC超轻量图像分类实用方案](docs/zh_CN/training/PULC.md)，CPU推理3ms，精度比肩SwinTransformer，覆盖人、车、OCR场景九大常见任务。
+- 2022.5.23 新增[人员出入管理范例库](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4094475)，具体内容可以在 AI Studio 上体验。
+- 2022.5.20 上线[PP-HGNet](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-HGNet.md), [PP-LCNetv2](./docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PP-LCNetV2.md)。
- 2022.4.21 新增 CVPR2022 oral论文 [MixFormer](https://arxiv.org/pdf/2204.02557.pdf) 相关[代码](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleClas/pull/1820/files)。
- 2021.11.1 发布[PP-ShiTu技术报告](https://arxiv.org/pdf/2111.00775.pdf)，新增饮料识别demo。
- 2021.10.23 发布轻量级图像识别系统PP-ShiTu，CPU上0.2s即可完成在10w+库的图像识别。[点击这里](quick_start/quick_start_recognition.md)立即体验。